ヒル クライミングとは

ヒル クライミングは、数値解析で使用される数学的最適化の手法です。 これは、ローカル検索として知られる技術ファミリーのメンバーです。 これは、問題に対する任意の解決策から開始し、その後、より良い解決策につながるかどうかを確認するために、最初の解決策に段階的に変更を加えることで、より良い答えを発見しようとする反復アルゴリズムです。 変更の結果、より良いソリューションが得られた場合は、さらに改善が見られなくなるまで、新しいソリューションに対してさらに段階的な調整が行われ、これが繰り返されます。

方法 メリット

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: ヒルクライミング

第 2 章: 勾配降下

第 3 章: 貪欲アルゴリズム

第 4 章: 平均シフト

第 5 章: A* 検索アルゴリズム

第 6 章: 数学的最適化

第 7 章: ローカル検索 (最適化)

第 8 章: 反復法

第 9 章: 巡回セールスマン問題

第 10 章: 局所最適

(II) ヒル クライミングに関する一般のよくある質問に答える。

(III) 多くの分野でのヒル クライミングの使用例の実例。

(IV) 17 の付録で、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明し、ヒル クライミング テクノロジーを 360 度完全に理解できます。

この本の対象者

専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類のヒルクライムについて基礎的な知識や情報を超えて学びたい人。