Küresel olarak birçok ( ) gerçek parametrenin (karmaşık bir simülasyonun sonucu) işlevini maksimize etmekle ilgileniyorum . Bununla birlikte, söz konusu fonksiyonun değerlendirilmesi nispeten pahalıdır ve her bir parametre seti için yaklaşık 2 gün gerektirir. Farklı seçenekleri karşılaştırıyorum ve kimsenin önerileri olup olmadığını merak ediyordum.
Bu tür bir işlem için yaklaşık işlevlerin geliştirilmesini ve sonra bunların en üst düzeye çıkarılmasını içeren bir dizi yöntem olduğunu biliyorum (örn. Jones ve diğerleri "Pahalı Kara Kutu İşlevlerinin Etkin Küresel Optimizasyonu" ). Bununla birlikte, bu kodlamaya nispeten ilgili gibi görünmektedir.
Paralel olarak çok sayıda simülasyon çalıştırabilirim (50+). Bu, bu optimizasyonu yapmak için genetik algoritmalar gibi bir şey kullanmayı öneriyor gibiydi - çünkü bir çözüm üretebildiğim kadar hızlı bir aday çözüm popülasyonu oluşturabilirim.
Benim sorularım şunlardır: 1) Herkes bu tür küresel çözücüler / öneriler serbestçe mevcut uygulamaları ile deneyimleri var mı? 2) Burada genetik algoritmaları tercih etmenin veya bunlardan kaçınmanın nedenleri var mı?
Bu fiziksel bir sorundur ve ilk deneyimlerim, parametreleri değiştirdikçe liyakat değişimlerini oldukça düzgün bir şekilde gösterdi.
GÜNCELLEME:
Yardım için teşekkürler! Birkaç ayrıntı daha: Maksimum konumun ötesinde herhangi bir bilgiye ihtiyacım yok. Simülasyon Monte Carlo değil deterministiktir, bu nedenle komplikasyon büyük bir sorun değildir. Parametrelerde açık sınırlar veya kısıtlamalar yoktur. Sahip olduğum (ve daha önce bahsetmediğim) diğer bir bilgi, gerekli olan maksimum boyutun bir duygusu. Küresel bir maksimum ararken, bu ölçekte veya daha büyük bir şeyden de memnun olurum - bunun herhangi bir yardım sağlayıp sağlamayacağını bilmiyorum. Umarım taramayı daha sistematik bir şekilde yaparsam (Brian Borchers tarafından önerilen Latin hiperküpler), bu ortaya çıkacaktır.