Optimización de Monte Carlo usando la distribución beta

Abstract

En este artículo se presenta un método Monte Carlo novedoso para explorar funciones no lineales n-dimensionales definidas en un dominio compacto que es transformado al hipercubo unitario . En esta aproximación se usa la distribución beta para generar muestras aleatorias; los parámetros de la distribución, llamados alfa y beta, son ajustados dinámicamente, tal que, en las primeras iteraciones, la distribución beta es similar a la distribución uniforme; en las últimas iteraciones, la distribución beta es centrada en el mínimo conocido y la varianza es cercana a cero, tal que, únicamente el vecindario alrededor del óptimo es muestreado. El método propuesto es probado usando cuatro funciones de prueba bien conocidas