一种用于优化问题的引导式蒙特卡洛方法
摘要：引入一种新的Monte Carlo方法，将引导分布函数纳入传统的Monte Carlo方法中。通过这种方式，Monte Carlo方法的效率得到显著提高。为了进一步加快算法的速度，我们在算法中增加了两个额外的因素。首先，我们冻结具有高概率出现的子模式，在寻找最优解期间减少问题的相空间。其次，我们在算法中以一个优化搜索的最佳温度范围内进行模拟。我们使用这个算法来搜索旅行商问题的最佳路径和自旋玻璃模型的基态能量，并证明其性能与更复杂和启发式方法相当。
作者：S. P. Li
论文ID：physics/0107014
分类：Computational Physics
分类简称：physics.comp-ph
提交时间：2009-11-07