「Ε-近似アルゴリズム」の版間の差分

2008年11月5日 (水) 17:02時点における最新版

【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 $f(x)\,$ , 最適解を $x^{*}\,$ , また近似アルゴリズムによって得られる近似解を ${\widehat {x}}\,$ としたとき, どのような問題例であっても

${\frac {|f({\widehat {x}})-f(x^{*})|}{f(x^{*})}}\leq \varepsilon \,$

を満たすものを $\varepsilon \,$ -近似アルゴリズムという. ただし, $f(x^{*})>0\,$ を仮定しており, $0\leq \varepsilon \,$ である. $\varepsilon \,$ が $0\,$ に近いほど精度の高い近似アルゴリズムとなる.

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	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.
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