Робастный имитированный отжиг — поиск решений, остающихся хорошими в условиях неопределенности
Робастный имитированный отжиг (RSA) адаптирует классический метаэвристический метод имитированного отжига для поиска решений, которые хорошо работают не только в номинальных условиях, но и при полном диапазоне неопределенных или враждебных значений параметров. Встраивая оценку робастности — наихудший случай, ожидаемый случай или на основе сожаления — в шаг принятия решения SA, RSA жертвует некоторой номинальной оптимальностью ради устойчивости, что делает его ценным, когда параметры задачи известны неточно или подвержены влиянию окружающей среды.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
- Ben-Tal, A., El Ghaoui, L., Nemirovski, A. (2009). Robust Optimization. Princeton University Press, Princeton, NJ. ISBN: 9780691143682
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Simulated Annealing — Uncertainty-aware stochastic local search for robust solutions. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/simulation/robust-simulated-annealing
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Устойчивый генетический алгоритмИмитационное моделирование↔ compare
- Робастная многокритериальная оптимизацияИмитационное моделирование↔ compare
- Робастная оптимизация методами роя частицИмитационное моделирование↔ compare
- Robust Tabu SearchИмитационное моделирование↔ compare
- Имитация отжигаОптимизация↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →