Abstrakt. Vi föreslår en metod för att bygga diskreta Markov kedjemodeller av kontinuerliga stokastiska optimerare som kan approximera dem på godtyckliga kontinuerliga problem till någon precision. Vi diskretiserar den objektiva funktionen med hjälp av en ändlig element metod rutnät som producerar motsvarande distinkta tillstånd i sökalgoritmen. Att iterera övergångsmatrisen ger exakt information om optimerarens beteende vid varje generation, inklusive sannolikheten för att den ska hitta den globala optiman eller bli lurad. Tillvägagångssättet testas på en (1+1)-ES, en bar ben PSO och en verkligt värderad GA. Förutsägelserna är anmärkningsvärt exakta.
Dessa kan också studeras med diskreta Markov kedjemodeller som kan approximera dem på godtyckliga kontinuerliga problem till någon precision REF.
Continuous optimisation theory made easy? Finite-element models of evolutionary strategies, genetic algorithms and particle swarm optimizers
{'venue': 'Department of Computer Science, University of Essex', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}