交叉熵算法演示

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交叉熵算法演示

详 情 说 明

交叉熵算法是一种结合蒙特卡洛模拟与重要性采样的智能优化方法，由Reuven Rubinstein教授提出。该算法最初是为解决稀有事件概率估计问题而设计的，后来发现其在复杂优化问题中具有独特优势。

算法的核心思想是通过迭代调整概率分布参数，使当前采样分布与最优分布之间的Kullback-Leibler散度最小化。这种方法特别适合处理多极值优化问题，能够有效避免陷入局部最优解。

在每次迭代中，算法会基于当前最优样本重新计算分布参数，逐步将采样集中在解空间中最有潜力的区域。这种自适应特性使得交叉熵算法在解决高维、非凸的复杂优化问题时表现出色。

值得注意的是，交叉熵算法的性能很大程度上取决于初始分布的选择和参数更新策略的设计。合理的参数设置可以显著提高算法的收敛速度和求解精度。