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随机扰动近似算法 Stochastic perturbation approximation algorith—— python实现

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SPSA-algorithm

随机扰动近似算法,Python实现

介绍

  • 随机扰动近似算法SPSA,英文Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation首字母的缩写。
  • SPSA算法是Spall于1987年根据Kiefer-Wolforwitz随机逼近算法改进而成。它通过估计目标函数的梯度信息来逐渐逼近最优解。在每次梯度逼近中只利用了两个目标函数估计值,与优化问题的维数无关,从而大大减少了用于估计梯度信息的目标函数的测量次数,因此SPSA算法常用于解决高维问题以及大规模随机系统的优化。

开发记录

2017/3/21

  • 完成算法主要程序编写

2017/4/11

  • 初步加入traitUI,输入参数设置界面

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随机扰动近似算法 Stochastic perturbation approximation algorith—— python实现

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