「局所探索法」の版間の差分
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最適化問題の実行可能解や近似解<math>x\,</math>に対して, その近傍の解集合<math>N(x)\,</math>を定義する. 何らかの順序で(あるいはランダムに)<math>N(x)\,</math>内の解を探索してゆき, <math>x\,</math>よりも良い解が見つかれば<math>x\,</math>の更新を行い, 再びその<math>x\,</math>に対して<math>N(x)\,</math>を生成し, 同様の手続きを更新が行われるかぎり繰り返す. 局所探索の結果得られる解は局所最適ではあるが, 大域最適であるとは限らないため, メタヒューリスティクス等の様々な手法が取り入れられる. | 最適化問題の実行可能解や近似解<math>x\,</math>に対して, その近傍の解集合<math>N(x)\,</math>を定義する. 何らかの順序で(あるいはランダムに)<math>N(x)\,</math>内の解を探索してゆき, <math>x\,</math>よりも良い解が見つかれば<math>x\,</math>の更新を行い, 再びその<math>x\,</math>に対して<math>N(x)\,</math>を生成し, 同様の手続きを更新が行われるかぎり繰り返す. 局所探索の結果得られる解は局所最適ではあるが, 大域最適であるとは限らないため, メタヒューリスティクス等の様々な手法が取り入れられる. | ||
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2008年11月7日 (金) 16:18時点における最新版
【きょくしょたんさくほう (local search)】
最適化問題の実行可能解や近似解に対して, その近傍の解集合を定義する. 何らかの順序で(あるいはランダムに)内の解を探索してゆき, よりも良い解が見つかればの更新を行い, 再びそのに対してを生成し, 同様の手続きを更新が行われるかぎり繰り返す. 局所探索の結果得られる解は局所最適ではあるが, 大域最適であるとは限らないため, メタヒューリスティクス等の様々な手法が取り入れられる.
