基于锦标赛思想的最优计算量分配的研究

作者：奚钰佳

来源：电脑知识与技术, 2020, 16(05): 253-257.

DOI：10.14004/j.cnki.ckt.2020.0604

• 随机仿真
• 序优化
• 最优计算量分配
• 排序和选择

序优化(Ordinal Optimization,OO)方法在随机仿真优化(Stochastic Simulation Optimization)中有较为流行。该方法提出了序(Order)比值(Value)更容易获得的思想,并提供了理论依据。而最优计算量分配(Optimal Computing Budget Allocation,OCBA)算法则是为了进一步提高序优化的效率提出的。该文主要针对最优计算量分配算法进行拓展。在数据和选择爆发式增长的情况下,在获得最佳选择(方案)的同时,也有必要缩短选择时间。锦标赛思想则是在有大量参赛选手时,两两比较选出优胜选手,再从优胜选手中进行选择,从而减少比较的时间。受此思想启发,面对大规模候选集,提出了基于锦标赛思想的最优计算量分配算法。该算法在对方案进行仿真资源的分配前,先选择一半甚至更少的精英方案,以快速的获得最佳方案。并且实验数据表明了其有效性。

• 单位
  同济大学