假设在有限温度下使用玻尔兹曼分布（或者如果您愿意，模拟退火）执行吉布斯采样。一般来说，我们想要退火：随着采样器收敛到平衡，温度应该降低。
如果采样器的收敛速度（本地时间）不变，则没有真正的理由改变温度。另一方面，如果收敛速度降低，那么温度也应该降低。这自然会导致将温度设置为（与）收敛速率成比例的启发式方法。
文献中是否探索过这种启发式（或类似的启发式）？非常欢迎具体的参考资料和/或流行语。
Gibbs 采样器退火计划的启发式
计算科学
算法
2021-12-11 16:45:08
1个回答
在创建模拟退火课程调度程序（该页面底部）的工作中，我遇到了一篇好论文：
Huang, M., F. Romeo 和 A. Sangiovanni-Vincentelli，“模拟退火的有效一般冷却计划”，Proc。IEEE 国际计算机辅助设计会议 (ICCAD)，第 381-384 页，1986 年。
这项工作概述了一些用于模拟退火的自适应冷却计划，其中考虑了“分数”的最近变化，以根据需要抑制或加速温度变化。（“分数”是指在接受的提案位置评估的玻尔兹曼分布。）
他们研究了模拟退火问题的“相变”特性：冷却趋于稳定进行，经历温度下降较大的相变，然后稳定继续。这种相变有助于量化优化问题的复杂性。