ランダム最適化とは

ランダム最適化 (RO とも呼ばれる) は、問題の勾配を最適化する必要がないため、数値最適化手法の一種です。 連続でも微分可能でもない関数に使用できます。 この種の最適化アプローチは、直接検索手法、導関数を使用しない手法、ブラックボックス手法とも呼ばれます。

メリット

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: ランダム最適化

第 2 章: 数学的最適化

第 3 章: 勾配

第 4 章: 連続関数

第 5 章: 微分可能関数

第 6 章: 正規分布

第 7 章: 進化戦略

第 8 章: 単峰性

第 9 章: 極限 (数学)

第 10 章: 確率分布

(II) ランダムに関する一般のよくある質問に答える

(III) 多くの分野でランダム最適化を使用する実際の例。

(IV) 各業界で導入すべき 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 ランダム最適化のテクノロジーを 360 度完全に理解します。

本書の対象者

専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味愛好家など。 基本的な知識や情報を超えて、あらゆる種類のランダムな最適化をしたいと考えている人。