自适应并行调度算法
摘要：并行调度是一种通用的马尔可夫链蒙特卡洛采样方法，可以在多峰目标分布下实现良好的混合，而传统的Metropolis-Hastings算法常常失败。此采样器的混合性质强烈依赖于调优参数的选择，如温度调度和用于本地探索的建议分布。我们提出了一种自适应算法，可以自动调整温度调度和随机游走Metropolis核的参数。我们证明了自适应的收敛性和算法的大数定律。我们通过实例展示了我们方法的性能。我们的实证发现表明，该算法可以在不需要事先调优的情况下很好地适应不同的情景。
作者：Blazej Miasojedow, Eric Moulines and Matti Vihola
论文ID：1205.1076
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2012-05-08