Shinsuke’s Web Design » 多次元の滑降シンプレックス法 by C言語プログラム（amoeba.c） 【非線形 最適化/逆問題】滑降シンプレックス法とは まずはじめに、滑降シンプレックス法について簡単に説明。 滑降シンプレックス法とは、非線形 最適化/逆問題を扱うことができる単一目的の最適化手法（アルゴリズム）です。 かみくだいて言うと、未知の解を、反復計算を行うことにより正解にどんどん近づいていき、収束させる計算手法です。 滑降シンプレックス法（Nelder & Mead Downhill Simplex)は、J. Nelder氏とR. Mead氏が開発したのが発端とされているようです。 線形計画法の中のシンプレックス法（表を用いたり、方程式を連立させて解くような計算手法）とは計算方法が全くと言っていいほど異なる。 滑降シンプレックス法の特徴と計算方法 特徴 未知数を解くための評価関数の式が連続した値には絶大な効果を発揮します。 （例えばｎ次元の関数などの最小値/最大値を求める） 逆に言うと、不連続な値を求めるの
