局所探索法 - Wikipedia
局所探索法（きょくしょたんさくほう、英: local search）や逐次改善法（ちくじかいぜんほう、英: iterative improvement）や近傍探索法（きんぼうたんさくほう）は、探索アルゴリズムの一種である。 局所探索法とは近似アルゴリズムの中でも最も単純なアルゴリズムの枠組みの一つである。広義には後述する手法の枠組みを持つアルゴリズムの総称として使われており、狭義には山登り法の意味で使われている。今日のメタヒューリスティクスの多くの手法がこの枠組みを使用している。 「局所探索法」という言葉は主に探索アルゴリズムに対しての言葉であり、数値解析の分野に於いては「反復法」という言葉が用いられる。両者の違いとしては反復法は対象となる関数の連続性や1階微分方程式などが解っていることが前提の場合が多く、また求める解も最適解を要求されることが多いのに対し、局所探索法では離散的な関数や関数
焼きなまし法 - Wikipedia
この項目では、確率的メタアルゴリズムについて説明しています。金属の熱処理については「焼きなまし」をご覧ください。 焼きなまし法（やきなましほう、英: Simulated Annealing、SAと略記、疑似アニーリング法、擬似焼きなまし法、シミュレーティド・アニーリングともいう）は、大域的最適化問題への汎用の乱択アルゴリズムである。広大な探索空間内の与えられた関数の大域的最適解に対して、よい近似を与える。 S. Kirkpatrick、C. D. Gelatt、M. P. Vecchiらが1983年に考案し[1]、1985年に V. Cerny が再発見した[2]。 その名称は、金属工学における焼きなましから来ている。焼きなましは、金属材料を熱した後で徐々に冷やし、結晶を成長させてその欠陥を減らす作業である。熱によって原子は初期の位置（内部エネルギーがローカルな極小状態）から離され、よりエ
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