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Global Optimization by Adapted Diffusion

机译:自适应扩散的全局优化

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摘要

In this paper, we study a diffusion stochastic dynamics with a general diffusion coefficient. The main result is that adapting the diffusion coefficient to the Hamiltonian allows to escape local wide minima and to speed up the convergence of the dynamics to the global minima. We prove the convergence of the invariant measure of the modified dynamics to a measure concentrated on the set of global minima and show how to choose a diffusion coefficient for a certain class of Hamiltonians.
机译:在本文中,我们研究具有一般扩散系数的扩散随机动力学。主要结果是,使扩散系数与哈密顿量相适应,可以逃避局部的极小值,并加快动力学向整体极小值的收敛。我们证明了修改后的动力学的不变测度收敛于集中于全局极小值集的测度,并说明了如何为特定类别的哈密顿量选择扩散系数。

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