メタヒューリスティックとは

コンピュータ サイエンスと数学的最適化の分野において、メタヒューリスティックとは、検索、生成、調整、または選択を行うために設計された高レベルの手順またはヒューリスティックです。 最適化問題または機械学習問題に対して十分に優れた解決策を提供する可能性のあるヒューリスティック。 これは、情報が不完全または不完全である場合、または計算能力が限られている場合に特に役立ちます。 メタヒューリスティックは、潜在的な解決策のはるかに大きなプールから小さなサンプルを取得しますが、そうでなければ完全に列挙したり調査したりすることは不可能です。 メタヒューリスティックは、解決する必要がある最適化問題に関して比較的少ない仮定を置く可能性があり、その結果、幅広い問題に適用できる可能性があります。

メリット

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: メタヒューリスティック

第 2 章: 集団インテリジェンス

第 3 章: 遺伝的アルゴリズム

第 4 章: シミュレーテッドアニーリング

第 5 章: ハイパーヒューリスティック

第 6 章: 遺伝的プログラミング

第 7 章: 確率的最適化

第 8 章: メタ最適化

第 9 章: 労働力モデリング

第 10 章: 数学的理論

( II) メタヒューリスティックに関する一般のよくある質問に答える。

(III) 多くの分野でメタヒューリスティックが使用される実際の例。

(IV) 簡単に説明する 17 の付録、266 メタヒューリスティックのテクノロジーを 360 度完全に理解するために、各業界の新興テクノロジーを取り上げます。

本書の対象者

専門家、大学生、大学院生、 愛好家、愛好家、あらゆる種類のメタヒューリスティックについての基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。