最適化アルゴリズム - sonoshouのまじめなブログ
集合知プログラミングの第５章最適化の一部を自分なりにまとめます。 ヒルクライム法（傾斜上り法） ヒルクライム法は、ある地点から少し値を変更し、 変更後の値が変更前の値より低ければ採用する。 これを繰り返して行けば、最小値へ近づくことが出来る。 ヒルクライム法には致命的な弱点がある。 例えば、下図のようなグラフを考える。 このように、局所的最小解があるようなグラフでは、 大局的最小解を発見することはできない。 ヒルクライム法は非常に単純な方法で一般的に使われることは無いが、 この後の手法の比較のために説明する。 アルゴリズム＜初期化処理＞ ランダムな値で変数を初期化。カウントを初期化。 ＜反復処理＞ 変更する変数を一つ選ぶ。 変数の値を増加させるか、減少させるかを決定する。 変数の値を変更後、新たな変数でコストを算出する。 変更前と変更後のコストの大小を比較する。 変更後のコストが小さければ
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