シミュレーテッド アニーリングとは

SA としてよく知られるシミュレーテッド アニーリングの方法は、関数のグローバル最適値の値を近似できる確率論的なアプローチです。 より具体的には、最適化問題を扱う際に、広大な検索空間で大域最適化の近似を可能にするメタヒューリスティックです。 大域的最適解は、多数の局所的最適解に対して SA を使用して見つけることができます。 これは、検索空間が離散的である状況で非常に頻繁に利用されます。 シミュレーテッド アニーリングは、設定された時間内に正確な局所最適値を見つけるよりも、おおよその大域的最適値を取得することが重要な問題を解決する場合、勾配降下法や分岐などの正確なアルゴリズムよりも優れている可能性があります。 これは、おおよそのグローバル最適値を見つけることがより重要な場合に当てはまります。

どのようなメリットがあるか

(I) 以下のトピックに関する洞察と検証 :

第 1 章: シミュレーテッド アニーリング

第 2 章: 適応的シミュレーテッド アニーリング

第 3 章: 自動ラベル配置

第 4 章: 組み合わせ 最適化

第 5 章: 二相進化

第 6 章: コンピューター ビジョンにおけるグラフ カット

第 7 章: 分子動力学

第 8: 学際的な設計の最適化

第 9 章: 粒子群の最適化

第 10 章: 量子アニーリング

(II) シミュレーテッド アニーリングに関する一般のよくある質問に回答します。

(III) 多くの分野におけるシミュレーテッド アニーリングの使用例の実例。

(IV) 360 度の各業界における 266 の新技術を簡潔に説明する 17 の付録 シミュレーション アニーリング技術を完全に理解するための本です。

本書の対象者

専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびアニーリング技術を学びたい人 あらゆる種類の模擬アニーリングに関する基本的な知識や情報を超えた内容です。