ノーフリーランチ定理
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ノーフリーランチ定理（ノーフリーランチていり、no-free-lunch theorem、NFL）は、物理学者 David H. Wolpert と William G. Macready が生み出した組合せ最適化の領域の定理である。その定義は以下のようになる。
- ^ 参考文献:
Martin, Gary (1996–2009). “There's no such thing as a free lunch” (英語). The Phrase Finder. 2009年6月2日閲覧。
Wilton, Dave (2009年). “free lunch” (英語). Wordorigins.org. 2009年6月2日閲覧。
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- 1 ノーフリーランチ定理とは
- 2 ノーフリーランチ定理の概要
ノーフリーランチ定理
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/12/10 02:26 UTC 版)
「メタヒューリスティクス」の記事における「ノーフリーランチ定理」の解説
ノーフリーランチ定理によって平均的にはどの探索手法も同じ性能であることが示されて以来、「最も優れたメタヒューリスティクス」を求めることは無意味であることが示されている。この定理はしばしば「万能の探索アルゴリズムは存在しない」と表現されることがあり、メタヒューリスティクスに対するアンチテーゼとして用いられる。 しかしノーフリーランチ定理はあくまで「全ての問題に対する平均」であり問題空間をある程度まで限定した時の性能の善し悪しは論ずることはできない。また実際にメタヒューリスティックスを実装する場合は、探索効率を上げるためその問題の事前知識をさらに組み込んだりする例が多くある。それゆえ、この定理のみによってメタヒューリスティクスそのものに不要論を投げかけることはできない。
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