「劣勾配法」の版間の差分
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微分不可能な関数における非線形最適化手法の1つ. 最適解に近づくように, 解を改善する方向ベクトル(劣勾配)と, その方向に移動する距離とを求め, これを繰り返しながら解を改善する. 組合せ最適化問題(最小化とする)において, ラグランジュ緩和問題が簡単に解けるような場合には, 適切なラグランジュ乗数を決定する問題が, (微分不可能な)区分線形関数の最大値を求める問題になることから, よりよい下界値を求めるときに常套的に用いられる. | 微分不可能な関数における非線形最適化手法の1つ. 最適解に近づくように, 解を改善する方向ベクトル(劣勾配)と, その方向に移動する距離とを求め, これを繰り返しながら解を改善する. 組合せ最適化問題(最小化とする)において, ラグランジュ緩和問題が簡単に解けるような場合には, 適切なラグランジュ乗数を決定する問題が, (微分不可能な)区分線形関数の最大値を求める問題になることから, よりよい下界値を求めるときに常套的に用いられる. | ||
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2008年11月14日 (金) 09:44時点における最新版
【れつこうばいほう (subgradient method)】
微分不可能な関数における非線形最適化手法の1つ. 最適解に近づくように, 解を改善する方向ベクトル(劣勾配)と, その方向に移動する距離とを求め, これを繰り返しながら解を改善する. 組合せ最適化問題(最小化とする)において, ラグランジュ緩和問題が簡単に解けるような場合には, 適切なラグランジュ乗数を決定する問題が, (微分不可能な)区分線形関数の最大値を求める問題になることから, よりよい下界値を求めるときに常套的に用いられる.