しっかり学ぶ数理最適化 ヒューリスティック編 - Qiita

導入 本記事では、 発見的解法 (heuristics、ヒューリスティック) について扱います。 ヒューリスティックという単語の定義は、IoT用語辞書によると、 ヒューリスティック……(中略)……とは、ある程度正解に近い解を見つけ出すための経験則や発見方法のことで、「発見法」とも呼ばれます。いつも正解するとは限らないが、おおむね正解するという直感的な思考方法で、たとえば、服装からその人の性格や職業を判断するといったことは、ヒューリステックな方法といえます。理論的に正しい解を求め、コンピュータのプログラムなどに活用される「アルゴリズム」に対置する概念です。 となっています。 教科書における対応範囲は、大まかには4.6, 4.7節に相当します。なお、都合上教科書とは順番を少し変えて各内容を見ていくことにします。また、教科書に載っている内容の全ては、本記事には載っておらず、逆もまた然りです。 前

[hasiduki]

ほーん！！！！"書けなかった手法があるのですが、それが誘導局所探索法(Guided Local Search,GLS)""アニーリング法やタブー探索法など改悪解への移動を許容する戦略よりも，誘導局所探索法などの評価関数を変形させる戦略"

[misshiki]

発見的解法(heuristics)＝ある程度正解に近い解を見つけ出すための経験則や発見方法

[kane-please]

数理最適化

[yarumato]

“特に視覚化に焦点をあてて執筆。ヒューリスティックとは、ある程度正解に近い解を見つけ出す経験則や発見方法。実行環境としてGoogle Colabを想定 Python 局所探索法”