「Ε-近似アルゴリズム」の版間の差分
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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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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, 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.