Dwie główne funkcje, o ktorych
dotąd myślałem, to nośnikowa
(liczba niedorekomendowanch
liczb perwszych) i wykładnicza
lub sumaryczna, czyli suma
niedorekomendowań. Ta druga
wdaje się być delikatniejsza, ale
nie jest tak, że jedna dominuje drugą;
relacja pomiędzy nimi nie jest jasna.
Myślę o wprowadzeniu 2-stopniowej
funkcji kary:
Powiedzmy, że na chłodzenie przeznaczymy
10^9 ruchów (wyborów kolejnej konfiguracji)
w trakcie schładzania. Możnaby próbować,
powiedzmy przez pierwsze 10^8 ruchów,
funkcji nośnikowej, przez następne 10^8
funkcji sumarycznej, potem jednak i głównie
stosowałbym funkcję dwu-stopniową;
jeżeli ruch poprawia funkcję nośnikową, to
go akceptujemy; jeżeli nie zmienia funkcji
nośnikowej, to sprawdzamy funkcję
sumaryczną. Jeżeli zmalała, to ruch
akceptujemy. W pozostałych wypadkach
losujemy i akceptujemy, jeżeli lsowanie
dla ruchu wypadło pomyślnie. Pozostale
wypadki to albo wzrośnięcie funkcji
nośnikowej, albo -- przy powtórce poziomu
funkcji nośnikowej -- wzrośnięcie funkcji
s8umarycznej. Możnaby stosować różne
progi probabilistyczne dla tych dwóch
przypadków: bardziej utrudnić akceptacje
w przypadku wzrostu funkcji nośnikowej,
a przyjąć wyższe prawdopodobieństwo
akceptacji przy powtórce wartości
funkcji nośnikowej.
***
Jakie jeszcze czyste strategie kary
moglibyśmy wprowadzić? Być może
liczby pierwsze powinny mieć wagi?
Albo raczej potęgi liczb pierwszych?
W zależności od tego jak wiele rekomendują?
W zależnmości od łatwości bycia
rekomendowanym?
***
Pozdrawiam,
Włodek
PS. Coś nie idzie mi praca. Może potrzebuję
zmiany, podróży, ... Niestety, nie mogę się
nigdzie wyprawiać. Jakoś się wezmę :-)