メタヒューリスティクスの基本戦略

いや、なんかこっちも適当にまめに更新しないとですね。。
どんなことでもinputしたら書くってのは徹底しないと意味がないな＞＜

というわけで、また1章読んだだけですが。

メタヒューリスティクス
- 近似解法→時間はかけないから近似で解く
- 厳密解法→最適性を保証。ただし時間はかかる。
- メタヒューリスティクス：「終了時間を自分で設定できる近似解法」(パラメータ適性化が不可欠)
近傍探索
- 実行可能解から、局所最適解を見つける
- 例：局所探索法、反復局所探索法、禁断探索法、大近傍探索法、部品最適化法
構築法
- 改善の前にまず基本となる解を構築しなければいけない→何もないところから近似解を生成する
- 例：多出発局所探索法、貪欲ランダム適応型探索法、蟻群生法
部品
- 小さな部品を組み合わせて大きな解を得る
- 例：部品最適化法、多レベル法
複数解
- 複数の解を所持し、交換し合うことにより解を改善する
- 蟻群生法、遺伝的アルゴリズム、散布探索法
ランダム性
- 混合戦略
- 模擬焼きなまし法、蟻群生法、貪欲ランダム適応型探索法
問題の変形
- スケーリング・微細なデータの除去・平準化・集約・目的関数の変形
履歴
- 避けるべき場所をおぼえておく。
- 禁断探索、誘導局所探索法、蟻群生法、散布探索法

本番はこれからです。