Abstract-Stochastic point location (SPL) behandlar problemet med en inlärningsmekanism (LM) som bestämmer den optimala punkten på linjen när den enda ingång den får är stokastiska signaler om i vilken riktning den ska röra sig. Man kan skilja SPL från den traditionella klassen av optimeringsproblem genom det faktum att den förra anser att den riktningsinformation, till exempel, som härleds från en Oracle (som möjligen beräknar derivaten), räcker för att uppnå optimering-utan att faktiskt explicit beräkna några derivat. SPL kan beskrivas som en LM (algoritm) som försöker lokalisera en punkt på en linje. LM interagerar med en slumpmässig miljö som i huvudsak informerar den, eventuellt felaktigt, om den okända parametern finns till vänster eller höger om en given punkt. Med tanke på en aktuell uppskattning av den optimala lösningen, alla rapporterade lösningar på detta problem effektivt gå längs linjen för att ge uppdaterade uppskattningar som är i närheten av den nuvarande lösningen. 1 I detta dokument föreslås en dramatiskt distinkt strategi, nämligen att dela linjen på ett hierarkiskt trädliknande sätt, och att flytta till relativt avlägsna punkter, som kännetecknas av dem längs vägen av trädet. Vi försöker på så sätt slå samman de rika fälten för stokastisk optimering och datastrukturer. I själva verket, som i den ursprungliga diskretiserade lösningen till SPL, i en bemärkelse, vår lösning använder konceptet diskretisering och driver en endimensionell kontrollerad slumpmässig gång (RW) i diskretiserad utrymme, för att lokalisera den okända parametern. Men genom att flytta till nonneighbor punkter i utrymmet, vår nyligen föreslagna hierarkiska stokastisk sökning på linjen (HSSL) lösning utför en sådan kontrollerad RW på diskretized utrymme som är strukturerad på en superinsatt binärt träd. Vi visar att HSSL-lösningen är storleksordningar snabbare än den ursprungliga SPL-lösningen som Oommen föreslog. Genom en noggrann analys visar sig HSSL vara optimalt om miljöns effektivitet (eller trovärdighet), som ges av p, är större än den gyllene kvoten konjugat. Lösningen har både lösts analytiskt och simulerats, och de resultat som erhållits är oerhört fascinerande, eftersom detta är den första rapporterade användningen av tid reversibilitet i analysen av stokastiskt lärande. Programmets inlärningsautomatiska förlängningar håller för närvarande på att undersökas. Index Villkor-kontrollerad slumpmässig promenad, diskretiserad inlärning, lärande automata, stokastisk-punkt problem, tid reversibilitet.
Dessutom är systemet av HSSL bekräftas vara asymptotiskt optimal om p är större än konjugatet av det gyllene förhållandet genom att analysera egenskaperna hos den underliggande Markov kedjan REF.
A Novel Strategy for Solving the Stochastic Point Location Problem Using a Hierarchical Searching Scheme
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}