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Global Optimization in Any Minkowski Metric: A Permutation-Translation Simulated Annealing Algorithm for Multidimensional Scaling 总被引:3,自引:1,他引:2
It is well known that considering a non-Euclidean Minkowski metric in Multidimensional Scaling, either for the distance model
or for the loss function, increases the computational problem of local minima considerably. In this paper, we propose an algorithm
in which both the loss function and the composition rule can be considered in any Minkowski metric, using a multivariate randomly
alternating Simulated Annealing procedure with permutation and translation phases. The algorithm has been implemented in Fortran
and tested over classical and simulated data matrices with sizes up to 200 objects. A study has been carried out with some
of the common loss functions to determine the most suitable values for the main parameters. The experimental results confirm
the theoretical expectation that Simulated Annealing is a suitable strategy to deal by itself with the optimization problems
in Multidimensional Scaling, in particular for City-Block, Euclidean and Infinity metrics. 相似文献
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S. K. MISHRA Shouyang WANG K. K. LAI 《系统科学与复杂性》2007,20(3):344-349
In this paper, we introduce a new class of generalized convex function, namely, a-pseudounivex function, by combining the concepts of pseudo-univex and α-invex functions. Further, we establish some relationships between vector variational-like inequality problems and vector optimization problems under the assumptions of α-pseudo-univex functions. Results obtained in this paper present a refinement and improvement of previously known results. 相似文献