Bayesian Simulated Annealing — Globale Optimierung mit Bayes'schen Priors

Bayesian Simulated Annealing (BSA) integriert Bayes'sches Vorwissen über die Ziellandschaft in den Simulated-Annealing-Suchprozess. Durch die Kodierung von Annahmen über vielversprechende Regionen als Priori-Verteilungen und deren Aktualisierung während des Suchfortschritts konzentriert sich BSA die Rechenleistung auf Bereiche mit hoher Wahrscheinlichkeit im Lösungsraum und beschleunigt so die Konvergenz und verbessert die Lösungsqualität im Vergleich zu uninformiertem SA.