No Free Lunch Theorem—理想の＊＊の探し方—

すべての評価関数に適用できる効率のよいアルゴリズムは存在しない。 “すべての評価関数”というのは上の例で言えば“すべての”ということである。 この定理を証明する前に、まずよく知られた探索アルゴリズム[5]を挙げて、探索とはそもそもどのようなものなのかを説明しよう。 探索アルゴリズム “探索”というのは問題の解の候補の中からよいものを探し出すことである（同語反復という感じだが）。ここでは次のように、評価関数が定義された問題を解く過程のことを探索と呼ぶことにする。 解の候補の有限集合を、その要素のひとつをとする。 評価関数はから有限集合への写像である（の要素のひとつをで表す）。 の最大値を与えるようなが問題の解で、それを見つけたいのである。 このような探索問題を解くためのアルゴリズムには大きく分けて次の2つがある。 アルゴリズムのように知識を用いて解を構成するもの（適切なヒューリスティックスが

[kisa12012]

読んでる

[shokou5]

ロバート・ハインライン「無料の昼食なんてない」≒「すべての評価関数に適用できる効率のよいアルゴリズムは存在しない」

[ita-wasa]

No Free Lunch Theorem —理想の＊＊の探し方— 東京大学大学院新領域創成科学研究科基盤情報学専攻 矢吹太朗　伊庭斉志 taro dot yabuki at unfindable dot net PDF version 見つかったら、その人に捧げる There ain't no such thing as a free lunch. Robert

[mamoruk]

例がおもしろい

[stch]

問題領域に対応した適切なアルゴリズムを選択するアルゴリズムってのはどうなんだろう?