求解全局最优问题的多重点样本水平值估计的相对熵算法

研究有界闭箱约束下的全局最优化问题,利用相对熵及广义方差函数方程的最大根与全局最小值之间的等价关系,设计求解全局最优值的积分型水平值估计算法.对采用重点样本采样技巧产生的函数值按一定规则进行聚类,从而在各聚类中产生的若干新重点样本,结合相对熵算法,构造出多重点样本进行全局搜索的新算法.该算法的优点在于每次迭代选用当前较好的函数值信息,以达到随机搜索到更好的函数值信息.同时多重点样本可有利挖掘出更好的全局信息.一系列的数值实验表明该算法是非常有效的.