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アレゲは一日にしてならず -- アレゲ見習い
解空間の効率的な探索法 (スコア:1, 興味深い)
ヒューリスティックで,それゆえ簡単に使えちゃうんだけどあまり性能は良くない.
吉野家コピペ風に言えば,”まぁ,お前らど素人は遺伝的アルゴリズムでも使ってな”というところでしょうか?
Re:解空間の効率的な探索法 (スコア:0)
ヒューリスティックアルゴリズムの対極に位置するのが
遺伝的アルゴリズムですよ。効率的でもなんでもなく、
マシンパワーにまかせて探索するわけで。
あと、解けるのは組み合わせ問題だけではありません。
Re:解空間の効率的な探索法 (スコア:2, 参考になる)
典型的なヒューリスティクスでしょう。
> ヒューリスティックアルゴリズムの対極に位置するのが
> 遺伝的アルゴリズムですよ。
「対極」ってのが何を意味してるのか今いち不明ですが、探索空間を完全に探索しつくすのではなく、確率的に「適当」に大局的近似解を探すのは、ヒューリスティスクス以外の何物でもありません。確率的な要素(突然変異など)を除いてしまうと、局所解に簡単につかまってしまい、最適解を求めることができなくなります。
> マシンパワーにまかせて探索するわけで。
適当なところでカットオフを持たせて計算を終了させるのでヒューリスティクスになるのですが、仮にカットオフをなくして完全に探索させようとしても、確率的な要素があるために完全性を保証できません。この点から言ってもヒューリスティックです。
α-βみたいなものだけがヒューリスティクス、という誤解でもしてるのかな。
Re:解空間の効率的な探索法 (スコア:1)
GAは一般に組み合わせ問題なんかを解くためのスキームです。
α-βみたいなものがヒューリスティクスなわけですが、GAやSAといった手法はそれよりももう一段階汎用です。
Re:解空間の効率的な探索法 (スコア:2, 参考になる)
アルゴリズムってのはその正当性の証明と効率性の理論的な解析が必要なんだよね.
遺伝的アルゴリズムはそのような考察が非常に難しくて,実験的にしか正当性と性能を検証できない.
さらに実際問題への適用に際して,設計指針ともいえる方法が示されていない,つまり評価関数と変数の選び方が経験によるところが多い手法といえる.
そのためヒューリスティック(発見的)アルゴリズムと呼び区別される.
>> あと、解けるのは組み合わせ問題だけではありません。
一見組み合わせ問題に見えなくても,組み合わせ最適化問題に帰着できます.