Краткое содержание

У меня есть нелинейная функция-черный ящик, которая принимает вектор (размер=250) в качестве входных данных и выдает скалярное значение: f(x) = value. Переменная x является вектором размером 250 и содержит бинарные элементы, например: x = [0, 1, 1, 1, 0, 0, ...] Результат представляет собой только скалярное значение, и я пытаюсь максимизировать это значение с помощью алгоритма бинарной дифференциальной эволюции. Кроме того, время вычисления f(x) составляет около 10 секунд. Поскольку существует $2^{250}$ различных векторов x, очень сложно найти оптимизатор (x) этой функции. Однако результат, который не является оптимальным, но и не слишком далек от него, все равно может быть приемлемым ответом. Я думаю, что если я использую правильный подход здесь в алгоритме бинарной дифференциальной эволюции, мне было бы полезно получить ваши комментарии или отзывы! Найдите подходящую начальную популяцию (размер=100) для бинарного evo. Запустите f(x) с этой популяцией Создайте модель-заполнитель (вероятно, простую нейронную сеть, которая отображает вектор на значения результатов) Запустите модель-заполнитель 10000