问随机单元的多参数优化

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至少对于某些算法来说，重复模拟相同的镜头可能不是必要的。只要你的替代方案有某种形式的动量，比如在群体模拟方法中，你就可以让它受到每个个体模拟结果的影响。在这种情况下，一个不幸的模拟只会稍微减缓参数空间中的运动，而质量的严重损失应该足以阻止和扭转运动。那些不使用动量的算法可能会被调整成有动量。如果不是，那么重复模拟似乎是最好的方法。除非你能得到你的手在模拟器的内部，并评级作为一个整体，而不必一遍又一遍地模拟它。

您可以使用您在非确定性场景中提到的具有独立随机运行的算法。您的想法与重复模拟是好的，您可以阅读更多关于有多少重复，您可能需要考虑您的模拟(不幸的是，没有琐碎的答案)。如果你不太喜欢数学，而且跑得很快，那么就重复1.000次，再重复10.000次，看看结果是否有很大的不同。如果是，您必须收集更多的样本，如果不是，您可能在安全方面( 中心极限定理声明，结果收敛)。

此外，不只是考虑平均！确保查看每个算法的结果的标准差；您可能需要使用箱形地块来比较它们的四分位数。如果您只依赖于平均值，那么您可以选择一种算法，它会产生非常不同的结果，有时非常好，有时性能很差。

我不知道您使用的是哪种语言，但是如果您使用Java，我将维护工具，这可以简化您的"monte“风格的实验。