Simulated Anneling (Bad child adoption, Grafik) |
| 12.07.2010, 21:06 | Nero506 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
| Simulated Anneling (Bad child adoption, Grafik) wie würde es aussehen wenn man nach dem globalen Minimum sucht und ein "bad child" adden müsste? Wie sieht dieser Schritt aus? Vielleicht so? [attach]15504[/attach] oder so? [attach]15505[/attach] PS: Ob es sich in der Grafik um ein "Bad Child" oder "Bad parent" handelt spielt keine Rolle oder? Gruss und schonmal danke!!! |
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| 12.07.2010, 23:16 | Q-fLaDeN | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
Was zur Hölle soll das sein?! 
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| 12.07.2010, 23:23 | AD | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
Was Simulated Annealing ist, weiß ich nur so in groben Zügen. Aber um mich mit dem Fragesteller unterhalten zu können, müsste ich erstmal ein paar "Bad"-Begriffe zu meinem Vokabular adden. 
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| 12.07.2010, 23:27 | Q-fLaDeN | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
Dachte schon an trollen oder Ähnliches... Aber gut, offensichtlich gibts das wirklich, und ich halte mich dann mal raus. |
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| 12.07.2010, 23:37 | Iorek | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
Aber ob das wirklich zur Schulmathematik gehört? ->Simmulated Annealing [url=http://de.wikipedia.org/wiki/Simulated_Annealing][/url] edit: Daher in den Hochschulbereich verschoben LG sulo |
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| 13.07.2010, 00:33 | Nero506 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
| Paar Zusatzinfos ....also, mir gehts eigentlich nur darum wie es grafisch aussehen würde, wenn ich einen schlechter Wert akzepieren würde. Laut Simulated Annealing kann es in der nächsten Generation: Eltern xor Kinder geben. (So wurde es uns beigebracht) Diese können können durch die Akzeptanzwahrscheinlichkeit auch einen schlechteren Wert darstellen/annehmen. Dies passiert soweit ich verstanden habe um ein lokales optimum zu verlassen. Jetzt gehts mir eigentlich nur darum wie es grafisch aussehen würde, wenn ich von einem Punkt aus, einen schlechteren wert akzeptiere. (Minimierung => lokales minimum gesucht) Also der Wert muss theoretisch größer sein als der Ausgangswert Ist es jetzt nur ein Punkt etwas höher auf der Kurve (siehe Bild 1) oder ist der Wert ein höheres lokales minimum (Bild 2) oder sieht es ganz anders aus? Das ganze im Bezug auf "neue Generation", weiß halt nicht ob es so generelle genannt wird. Thx |
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| 13.07.2010, 15:33 | Nero506 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
| RE: Paar Zusatzinfos hat keiner ne Idee wie es aussehen könnte? |
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| 13.07.2010, 18:44 | ZooBooJoo | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
So wie ich es aus Wikipedia entnommen habe ist das zweite Bild korrekt. Du bist z.B. bei dem BadChild = BC in einem lokalen Minimum, jedoch nicht im globalen Minimum, was jedoch eigentlich gewollt ist um ein Problem zu optimieren. So gesehen kann man sagen dass ein BadChild ein "false positive" ist. MfG Z |
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| 13.07.2010, 20:00 | Nero506 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
...der Meinung bin ich irgendwie auch... man ist ja auf der suche nach einem globalen optimum. man verlässt also ein gutes lokales opt. gegen ein schlechteres lokales opt. in der hoffnung dadurch das globale zu finden... hört sich irgendwie schräg an ;-) |
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| 13.07.2010, 21:49 | ZooBooJoo | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
aber plausibel =) MfG Z |
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| 13.07.2010, 21:56 | Mazze | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
Wieso? Während der Algorithmus läuft merkt man sich natürlich das beste bisher gefundene lokale Optimum (konstanter Aufwand und der Speicherbedarf hält sich auch in Grenzen). Wenn der Algorithmus dann irgendwann terminiert hat man so zumindest eine hoffentliche gute Approximation.
Das hängt entschieden davon ab wie man de Folgezustände wählt. In der Regel sind das einfach Zufallszahlen (Normalverteilt um die aktuelle Position gezogen) mit angepasster Varianz (auch da gibts viele Möglichkeiten). Was man aber zeigen kann ist, das Simulated Annealing das globale Minimum findet wenn die Temperatur ausreichend langsam sinkt. Dann wirds aber sehr schnell sehr langsam 
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| 13.07.2010, 23:17 | Nero506 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
Wieso? Während der Algorithmus läuft merkt man sich natürlich das beste bisher gefundene lokale Optimum (konstanter Aufwand und der Speicherbedarf hält sich auch in Grenzen). Wenn der Algorithmus dann irgendwann terminiert hat man so zumindest eine hoffentliche gute Approximation. soweit hab ich das mehr oder weniger ;-) auch verstanden. ....wenn ich jetzt also einen schlechteren wert akzeptieren würde, würde es sich dabei um ein schlechteres lokales optimum handeln, richtig? So würde ich das deiner ersten Antwort entnehmen.... Sorry wenn ich so blöd frag, aber ich blick da halt nicht ganz durch. |
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| 14.07.2010, 11:36 | Mazze | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||
Kommt drauf an was Du unter akzeptieren verstehst. Wenn der Algorithmus ein lokales Optimum verlässt, also der aktuelle Zustand schlechter als der letzte ist, so muss der aktuelle Zustand kein lokales Optimum sein. |
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