연속 변수의 다중 모드 함수를 최소화하는 '모의 담금질' 알고리즘 — 이 기사의 정정 사항은 여기에서 확인할 수 있습니다.

연속 변수의 함수에 대한 새로운 글로벌 최적화 알고리즘이 제시되며, 이는 조합 최적화에서 최근 도입된 '모의 담금질' 알고리즘에서 파생되었습니다. 이 알고리즘은 기본적으로 좌표 방향을 따른 적응적 이동과 함께 수행되는 반복적인 랜덤 탐색 절차입니다. 확률적 기준의 제어 하에 오르막 이동을 허용하므로, 처음 만나는 지역 최소값을 피하는 경향이 있습니다. 이 알고리즘은 넬더-미드 심플렉스 방법 및 적응형 랜덤 탐색 버전에 대해 테스트되었습니다. 테스트 함수는 2, 4, 10차원의 로젠브록 계곡 및 다중 최소 함수였습니다. 새로운 방법은 항상 최적값을 찾거나 최소한 매우 가까운 점에 도달할 수 있어 다른 방법보다 더 신뢰할 수 있는 것으로 입증되었습니다. 함수 평가 측면에서 다소 비용이 많이 들지만, 시작점에 약간만 의존하여 사전에 비용을 예측할 수 있습니다.