Алгоритм имитации отжига и др. для дискр. и непр. переменных

[Igor_Dmitriev]

Есть функция, надо найти лучший или один из лучших экстремумов.
Есть реализованный алгоритм имитации отжига, но он сделан для функции от непрерывных переменных.
Нужная мне функция зависит от дискретных переменных, её можно с помощью интерполяций переделать в функцию от непрерывных переменных.
Но интересен вопрос, будет ли экстремум искаться лучше в дискретном случае и стОит ли найти алгоритмы оптимизации для функций от дискретных переменных?

[Mysterious Light]

AFAIK, иммитацию отжига можно проводить для дискретной области определения функции. По крайней мере разновидность этого метода оптимизации — методы оптимизации Монте-Карло и метрополиса (прим.) — работает с функцией, которая определена на дискретной сетке.

[Igor_Dmitriev]

Работать-то должен. Вопрос в том, быстрее ли метод имитации отжига будет работать, если я попытаюсь сделать его для функции от дискертных переменных вместо того, чтобы каждый раз преобразовывать непрерывные переменные в дискретные. И если быстрее, то намного ли?

[B@R5uk]

Зависит от того, на чём вы пишите. Разумеется, в большинстве случаев лучше работать непосредственно с дискретными величинами.

Более того, функция, осуществляющая переход от текущего состояния к новому, должна учитывать факт дискретности оптимизируемых переменных, иначе может случится так, что округлённые значения дадут то же состояние, хотя в непрерывных оно другое. Будет сделана пустая итерация.