Process / pipelineSimulation / optimization
ベイズ的焼きなまし法 — ベイズ事前分布を用いた大域的最適化
ベイズ的焼きなまし法（BSA）は、目的関数の地形に関するベイズ事前知識を焼きなまし探索プロセスに統合する。有望な領域に関する信念を事前分布としてエンコードし、探索が進むにつれてそれらを更新することにより、BSAは計算資源を有望な領域に集中させ、収束を加速し、情報のないSAと比較して解の質を向上させる。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Simulated Annealing — Probabilistic global optimization with Bayesian priors on the energy landscape. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/simulation/bayesian-simulated-annealing
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- ベイジアン遺伝的アルゴリズムシミュレーション↔ compare
- ベイズ最適化最適化↔ compare
- 遺伝的アルゴリズム最適化↔ compare
- マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）シミュレーション↔ compare
- 焼きなまし法最適化↔ compare