Cross-Entropie-Methode
term_id: cross_entropy_method
Category: basic_concepts
Definition
Die Cross-Entropie-Methode (CEM) ist ein leistungsfähiger universeller Optimierungsalgorithmus, der sowohl für diskrete als auch für kontinuierliche Probleme eingesetzt wird. Sie funktioniert, indem sie eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über den Suchraum beibehält und diese schrittweise anpasst, um vielversprechende Lösungen zu identifizieren.
Summary
Eine randomisierte Optimierungstechnik, die Monte-Carlo-Simulationen verwendet, um Schätzungen für die Wahrscheinlichkeiten seltener Ereignisse iterativ zu verbessern.
Key Concepts
- Monte-Carlo-Simulation
- Iterative Verfeinerung
- Aktualisierung der Wahrscheinlichkeitsverteilung
- Elitäre Stichproben
Use Cases
- Pfadplanung in der Robotik
- Optimierung von Spiel-KI-Strategien
- Schätzung seltener Ereignisse in der Risikoanalyse