Какие используются признаки нахождения в овраге при многомерной оптимизации?

Question

[Евгений Лернер]

Здравствуйте! Как определить что функция находится в овраге ? В каких алгоритмах эти признаки реально используются ? Тега многомерная оптимизация не нашел

Comments

[mayton2019]

Если у тебя есть некий итерационный метод нахождения минимума и этот метод за последние итерации
начал осцилировать (колебаться вокруг одной точки) вместо того чтобы двигаться куда-то то это означает
что ты скатился в локальный минимум.

Это не плохо и не хорошо. Это просто результат работы численного метода поиска минимума.

Отжиг и генетические алгоритмы позволяют прыгать из локального минимума в другие места
где есть потенциально более глубокие овраги но не факт что они вообще там есть. Изначально
предполагается что мы ничего не знаем о функции и не знаем где у нее глобальный минимум.

[Евгений Лернер]

mayton2019, про локальные экстремумы речи нет. Только про овраги. Можете ли вы привести примеры конкретных алгоритмов определения оврага и где они используются?

[mayton2019]

Евгений Лернер, расскажи что такое овраги в твоем понимании.

[Евгений Лернер]

Ты все понял. Когда начинаются колебания. В общем ты ответил. Меня интересуют информация о конкретных алгоритмах и где они реально используются. Чтобы стырить

[mayton2019]

Евгений Лернер, посмотри https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%BB%D0%B3%D...

[Евгений Лернер]

Знаю его хорошо. Он межленнн даже чем гигеьический. Надо использовать градиентные вместе с вероятностными. Было бы полезно знать что ты рядом с глобальным экстр и не в овраге. Тогда можно использовать методы второго порядка. Буду рыть гдето