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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

17. Hybrid Methods

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Abstract

Depending on the type of the random search method, it may happen that the procedure finds rather fast a local extremum \(x_{loc}^{\ast }\) of the objective function f under consideration, but get then stuck in this point. On the other hand, there are procedures having features to omit this behavior. For example, a special property of simulated annealing methods is that also non-improving steps are possible with decreasing probability (cooling). Thus, steps out of the neighborhood of a local extremum are possible with a certain probability.

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Literatur
1.
Zurück zum Zitat Aarts, E., Korst, J.: Simulated Annealing and Boltzmann Machines: A Stochastic Approach to Combinatorial Optimization and Neural Computing. Wiley, Chichester (1989) Aarts, E., Korst, J.: Simulated Annealing and Boltzmann Machines: A Stochastic Approach to Combinatorial Optimization and Neural Computing. Wiley, Chichester (1989)
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Zurück zum Zitat Neveu, J.: Mathematische Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie. Oldenburg Verlag, Munich (1969) Neveu, J.: Mathematische Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie. Oldenburg Verlag, Munich (1969)
Metadaten
Titel
Hybrid Methods
verfasst von
Kurt Marti
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-55662-4_17