基于差分进化的马尔可夫链蒙特卡罗加速的MATLAB代码下载

简介：
本资源提供一种结合差分进化与马尔可夫链蒙特卡罗方法的算法优化方案，并附带实现该算法的MATLAB源码，旨在提高参数估计效率。 下面提供的代码实现了马尔可夫链蒙特卡罗算法，并通过并行运行多个链来提高后验探索的效率。该算法名为DREAM_(ZS)，它是基于原始DREAM采样方案的一种改进，利用来自过去状态存档中的样本生成每个单独链条内的候选点。Vrugt等人在2009年提出了这一理论及其数值示例，并且Ter Braak和Vrugt (2008)也提供了相关的信息。 使用过去的抽样有三个主要优点：(1) 它避免了需要N = d的后验条件，这会加速高维问题（大d）收敛到一个限制分布。(2) 异常链不需要特别处理。通过对历史状态进行采样，在模拟过程中任何时刻异常轨迹都可以直接跳转至模态区域。(3) 每个链条中转换内核定义的每次跳跃都不需要当前状态的信息，这在多处理器环境中具有显著优势，因为可以同时生成N个候选点，并且每个链可以在不同的计算机上最有效地进化。关于这一方面的更多细节将在未来的出版物中给出。 有关此代码的更多信息和使用方法，请查阅下载文件中的README.md文档。