ネルダー–ミード法とは? わかりやすく解説

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ネルダー–ミード法

(Nelder-Mead法 から転送)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2023/10/14 23:54 UTC 版)

ネルダー–ミード法(ネルダー–ミードほう、: Nelder–Mead method)や滑降シンプレックス法: downhill simplex method)やアメーバ法: amoeba method)は、最適化問題アルゴリズム。導関数は不要。1965年に John A. Nelder と Roger Mead が発表した[1]

概要

n + 1 個の頂点からなる n 次元の単体(シンプレックス)をアメーバのように動かしながら関数の最小値を探索する。反射、膨張、収縮の3種類を使い分けながら探索する。

Rの汎用的最適化の optim() のデフォルトのアルゴリズムとしても使われている。

線形計画法の1つであるシンプレックス法と名前はまぎらわしいが、基本的に無関係である。

擬似コード

Optimization computes maxima and minima.
非線形(制約付き)
凸最適化
組合せ最適化
メタヒューリスティクス



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