局所探索法とは?

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局所探索法

読み方きょくしょたんさくほう
【英】:local search

最適化問題実行可能解近似x\,に対して, その近傍解集合N(x)\,を定義する. 何らかの順序で(あるいはランダムに)N(x)\,内の解を探索してゆき, x\,よりも良い解が見つかればx\,更新行い, 再びそのx\,に対してN(x)\,生成し, 同様の手続き更新が行われるかぎり繰り返す. 局所探索結果得られる解は局所最適ではあるが, 大域最適であるとは限らないため, メタヒューリスティクス等の様々な手法が取り入れられる.


局所探索法

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2020/12/10 07:58 UTC 版)

局所探索法(きょくしょたんさくほう、: local search)や逐次改善法(ちくじかいぜんほう、: 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。






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