交叉熵算法，逐步逼近最优解完成寻优

资 源 简 介

交叉熵算法，逐步逼近最优解完成寻优

详 情 说 明

交叉熵算法是一种高效的组合优化方法，它通过迭代调整概率分布来逐步逼近问题的最优解。该算法的核心思想是：每次迭代都保留表现较好的候选解，并更新概率模型使下一次采样更可能生成这些优秀解。

算法执行过程可以分解为几个关键步骤：首先随机生成一组候选解，然后根据目标函数评估这些解的质量，接着选择表现最好的部分解作为精英样本。基于这些精英样本更新概率模型参数，使得新模型生成的解更可能落在高性能区域。这个过程不断重复，概率模型逐渐收敛到最优解附近的分布。

在组合优化问题中，交叉熵算法的优势在于能有效处理离散空间和复杂约束。它不需要计算目标函数的梯度，适用于不可导或非线性的问题场景。通过自适应调整采样分布，算法能避免早熟收敛，具有较强的全局搜索能力。

实际应用中需要注意采样规模、精英比例等超参数的选择，这些会影响算法的收敛速度和求解质量。适当加入平滑更新策略可以防止概率模型过早僵化，提升算法鲁棒性。