Recuit simulé

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Chaînes et algorithmes de Markov

Couvre l'application des chaînes de Markov et des algorithmes pour l'optimisation des fonctions et les colorations des graphes.

Optimisation et simulation

Explore les techniques d'optimisation comme Metropolis-Hastings et Simulated Annealing à travers les chaînes Markov et les distributions fixes.

Optimisation combinatoire : recuit simulé

Explore l'optimisation combinatoire à l'aide d'un recuit simulé pour trouver les états du sol dans les systèmes frustrés et relever les défis de satisfaire toutes les interactions simultanément.

Optimisation et simulation

Couvre les techniques d'optimisation et de simulation pour dessiner à partir de distributions multivariées et traiter des corrélations.

Optimisation et simulation: Annealing simulé

Explore le recuit simulé pour l'optimisation, mettant l'accent sur le réglage des paramètres et la diversification pour échapper aux minima locaux.

Optimisation en ingénierie

Explore les techniques d'optimisation en ingénierie pour résoudre efficacement des problèmes complexes.

Estimateur de Bayes, recuit simulé et EM

Couvre l'estimateur de Bayes, le recuit simulé et la ME pour l'estimation des paramètres.

Méthodes d'optimisation heuristique

Explore les méthodes d'optimisation heuristique pour trouver l'optimum global efficacement.

Techniques d'optimisation : Recherche locale, VNS, Annealing simulé

Explore les techniques d'optimisation comme la recherche locale, VNS, et le recuit simulé.

Échantillonnage de Gibbs : Annealing simulé

Couvre le concept d'échantillonnage de Gibbs et son application dans le recuit simulé.