「Ε-近似アルゴリズム」の版間の差分
ナビゲーションに移動
検索に移動
| 3行目: | 3行目: | ||
最適化問題の近似解を求める近似アルゴリズムについて, 目的関数(適応度関数)を<math>f(x) \,</math>, 最適解を<math>x^* \,</math>, また近似アルゴリズムによって得られる近似解を<math>\widehat{x} \,</math>としたとき, どのような問題例であっても | 最適化問題の近似解を求める近似アルゴリズムについて, 目的関数(適応度関数)を<math>f(x) \,</math>, 最適解を<math>x^* \,</math>, また近似アルゴリズムによって得られる近似解を<math>\widehat{x} \,</math>としたとき, どのような問題例であっても | ||
| + | |||
| + | <center> | ||
<math> | <math> | ||
\frac{|f(\widehat{x})-f(x^*)|}{f(x^*)} \leq \varepsilon | \frac{|f(\widehat{x})-f(x^*)|}{f(x^*)} \leq \varepsilon | ||
\,</math> | \,</math> | ||
| + | </center> | ||
| + | |||
を満たすものを<math>\varepsilon \,</math>-近似アルゴリズムという. ただし, <math>f(x^*)>0 \,</math>を仮定しており, <math>0\leq \varepsilon \,</math>である. <math>\varepsilon \,</math>が<math>0 \,</math>に近いほど精度の高い近似アルゴリズムとなる. | を満たすものを<math>\varepsilon \,</math>-近似アルゴリズムという. ただし, <math>f(x^*)>0 \,</math>を仮定しており, <math>0\leq \varepsilon \,</math>である. <math>\varepsilon \,</math>が<math>0 \,</math>に近いほど精度の高い近似アルゴリズムとなる. | ||
2007年7月17日 (火) 10:12時点における版
【いぷしろんきんじあるごりずむ (ε-approximation algorithm)】
最適化問題の近似解を求める近似アルゴリズムについて, 目的関数(適応度関数)を, 最適解を, また近似アルゴリズムによって得られる近似解をとしたとき, どのような問題例であっても
を満たすものを-近似アルゴリズムという. ただし, を仮定しており, である. がに近いほど精度の高い近似アルゴリズムとなる.
