最小値･最大値の探索
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/12/10 07:59 UTC 版)
極値を探索するアルゴリズムのため、評価関数の最小値･最大値の探索手法としては不完全である。しかし実装が単純なため、最小値･最大値の探索としても、しばしば用いられる。 山登り法を使用して最小値･最大値を探索する方法の1つとして、ランダムに探索開始の初期値を複数選び、探索が終了し極値が見つかった後、見つけた極値の中から最小値･最大値を選ぶという乱択アルゴリズムがある。評価関数の特性として、最小値･最大値にたどり着ける初期値の割合がある程度多ければ、十分な数だけ初期値を用意すれば、最小値･最大値にたどり着ける確率は高くなるが、最小値･最大値にたどり着ける初期値の割合が非常に0に近いと、最小値･最大値を見つけ出すことは困難になる。初期値の用意の仕方としてランダムではなく、メッシュ状に均等間隔で選ぶという方法もある。
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