This is an old revision of the document!
Vyhoda minimahopingu Minimahoping pouziva dlouhe skoky proto je schopnen nalezt nove lokalni minimum mnohem rychleji nez metadynamika nebo border search
Problemem minimahopingu Jako kazdy jiny Monte-Carlo techniky je, ze stavovy prostor prochazi nesystematicky bez vyuziti pameti. Tim zbytence sampluje mnohekrat podobne konfigurace.
Reseni pomoci bordersearch Bordersearch muze tento proces vyznamne zrychlit, pokud vyuzije zkonstruovanou velice hrubou mrizku (1 Angstroem) pro systematicke ukladani informace z minimahopingu tak, aby nove lokalni minima uz nenavstevoval.
Narozdil od klasickeho Border-Search, tento algoritmus dovoluje relaxovat i stupne volnosti prohledavaneho subprostoru (tedy meta-parametry) nikoli pouze ostatni geometrii. S tim suvisi nezbytnost drobne modifikace algoritmu.
Bordersearch si pamatuje pro danou pozici