बेयसियन सिम्युलेटेड एनीलिंग — बेयसियन पूर्वधारणाओं के साथ वैश्विक अनुकूलन
बेयसियन सिम्युलेटेड एनीलिंग (BSA) सिम्युलेटेड एनीलिंग खोज प्रक्रिया में उद्देश्य परिदृश्य के बारे में बेयसियन पूर्व ज्ञान को एकीकृत करता है। आशाजनक क्षेत्रों के बारे में विश्वासों को पूर्व वितरण के रूप में एन्कोड करके और खोज के आगे बढ़ने के साथ उन्हें अद्यतन करके, BSA समाधान स्थान के उच्च-संभाव्यता वाले क्षेत्रों पर कम्प्यूटेशनल प्रयास केंद्रित करता है, जिससे अनिर्देशित SA की तुलना में अभिसरण में तेजी आती है और समाधान की गुणवत्ता में सुधार होता है।
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स्रोत
- Kirkpatrick, S., Gelatt, C. D., & Vecchi, M. P. (1983). Optimization by simulated annealing. Science, 220(4598), 671–680. DOI: 10.1126/science.220.4598.671 ↗
- Geman, S., & Geman, D. (1984). Stochastic relaxation, Gibbs distributions, and the Bayesian restoration of images. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 6(6), 721–741. DOI: 10.1109/TPAMI.1984.4767596 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Simulated Annealing — Probabilistic global optimization with Bayesian priors on the energy landscape. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/simulation/bayesian-simulated-annealing
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