最適化アルゴリズム

最適化課題の解決の際に用いられるアルゴリズム。

基本的なものとして勾配法がある。

勾配法は、微分で評価関数の傾きを求めて最適解を見つける方法。

ただ、微分情報に基づくので局所最適解におちいりやすい。つまり最も適した解にたどりつかない場合がある

また勾配が小さいと探索がすすみにくい

さらに評価関数の形がわかっていて微分可能でないとつかえない。

そこでメタヒューリスティックスが用いられる。

ヒューリスティックスとは、うまくいく保証はないがだいたいうまく行くことがわかっている方法。

ヒューリスティックスを生み出すヒューリスティックスがメタヒューリスティックスである

メタヒューリスティックスの特徴

多点探索

確率的操作を含むので局所解を脱せる可能性がある。

メタヒューリスティックスには生物にヒントを得た手法が多い