Optimal random non-adaptive algorithm for global optimization of Brownian motion
Optimal random non-adaptive algorithm for global optimization of Brownian motion
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布朗运动全局优化的最优随机非自适应算法
DOI：
10.1007/bf00229303
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发表时间：
1996
影响因子：
1.8
通讯作者：
J. Calvin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
H. Al;J. Calvin
本文研究了求单位区间上连续函数最大值的随机非自适应算法。我们比较了不同算法的平均性能的假设下的维纳测度的空间上的连续函数。根据Beta（2/3，2/3）密度函数独立放置观测值是最优的随机非自适应算法。与其他随机和确定性非自适应算法的性能进行了比较。
In this paper we study random non-adaptive algorithms for finding the maximum of a continuous function on the unit interval. We compare the average performance of different algorithms under the assumption of Wiener measure on the space of continuous functions. Placing the observations independently according to a Beta(2/3,2/3) density function is shown to be the optimal random non-adaptive algorithm. The performance is compared with other random and deterministic non-adaptive algorithms.