The cross-entropy (CE) method

资 源 简 介

The cross-entropy (CE) method attributed to Reuven Rubinstein is a general Monte Carlo approach to combinatorial and continuous multi-extremal optimization and importance sampling. The method originated from the field of rare event simulation， where very

详 情 说 明

根据Reuven Rubinstein提出的交叉熵（CE）方法是一种通用的蒙特卡洛方法，用于组合和连续多极值优化和重要性抽样。该方法起源于稀有事件模拟领域，其中需要准确估计非常小的概率，例如网络可靠性分析，排队模型或电信系统性能分析。CE方法可应用于静态和有噪声的组合优化问题，如旅行推销员问题，二次分配问题，DNA序列比对问题，最大割问题和缓冲区分配问题，以及具有许多局部极值的连续全局优化问题。

此外，在蒙特卡洛方法中，交叉熵方法还可以用于样本抽取和分布估计，用于统计推断和机器学习中的许多应用。通过使用交叉熵方法，我们可以更准确地估计复杂优化问题的解，并提高算法的效率和收敛性。

总之，交叉熵方法是一种强大而灵活的方法，可应用于各种优化问题，从组合优化到连续全局优化。它的应用领域广泛，包括网络可靠性分析，电信系统性能分析和统计推断等。通过使用交叉熵方法，我们可以更好地处理复杂问题，并获得更准确和可靠的结果。