I den här artikeln diskuterar vi tillämpningen av en viss klass av Monte Carlo metoder för stokastiska optimeringsproblem. Särskilt studerar vi tekniker med variabelt urval, där den objektiva funktionen vid varje iteration ersätts med en genomsnittlig approximation av provet. Vi ger först allmänna resultat på schemat för provstorlekar, enligt vilka variabla urvalsmetoder ger konsekventa skattningar samt gränser för skattningsfelet. Eftersom konvergensanalysen utförs patologiskt kan vi få våra resultat i en flexibel miljö, vilket kräver milda antaganden om fördelningarna och som inkluderar möjligheten att använda olika provtagningar längs algoritmen. Vi illustrerar dessa idéer genom att studera en ändring av den välkända renodlade sökmetoden, anpassa den till systemet med variabelt urval och visa förutsättningar för konvergens av algoritmen. Genomförandefrågor diskuteras och numeriska resultat presenteras för att illustrera idéerna.
I REF presenterar Homem-de-Mello en variabel provstorleksmetod som endast använder funktionsvärden, inom ramen för en ren slumpmässig sökmetod.
Variable-sample methods for stochastic optimization
{'venue': 'TOMC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}