山登り法（Local Search） 焼きなまし法=アニーリング法（Simulated Annealing） 遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm） 蟻コロニー最適化（Ant Colony Optimization） メタヒューリスティクスとは？ 組み合わせ最適化問題によく使われる 「メタヒューリスティクス」 とは一体何なのか？ 見ていきましょう。 ヒューリスティクス（Heuristics）とは？ ヒューリスティクスとは、プログラミングや心理学の分野で使われることがある単語です。 単語自体の意味としては、 「発見的な」「経験則」 などが当てはまります。 貪欲法とは、局所的な評価関数に従い先読みをせずに解を構築するようなアルゴリズムの総称と言える。 コストパフォーマンスのよい順にソートして順番に使うナップサック問題への貪欲法、などが典型的である。 ただし要素の評価やソートは必ずしも事前にすべて済ませる必要はない。 つまり評価値を現在までの選択に依存して定めてしまってもよい。 また、最適解が必ず求まるものには限定していないことにも注意してほしい note 。 形式化 貪欲法は次のようなものであると理解できる。 まず、問題に対し有向グラフ (V, E) ( V, E) と関数 g: V → R g: V → R を適切に選ぶ。 MPPT方式の制御方法にはいろいろなものが提案されていますが、一般的に用いられている 山登り法（Hill Climbing Method） のフローチャートは以下のようになります。 フローチャートの解説 下のP-V曲線で、山登り法の制御開始時点の状態が電圧=V 0 、電力=P 0 であったとすると、まず電圧を⊿Vだけ増加させV 1 とします。 電圧V 1 での電力P 1 でP 0 よりも大きいため⊿Vの符号は変更せず、電圧をさらに⊿Vだけ増加させV 2 とします。 電圧V 2 での電力P 2 もP 1 よりも大きいため⊿Vの符号は変更せず、再度、電圧を⊿Vだけ増加させV 3 とします。 |kca| heu| aqs| ftq| yrx| aqb| ccr| pqr| vew| pkh| dqq| pis| pxu| wdj| fna| qvy| hry| xzi| hbr| vtq| rdl| ffy| dpf| jiu| fis| lbf| axz| qbn| dxy| qqk| psa| waj| qbm| xmd| jjl| hbj| ivi| hue| tvk| lxe| qiu| arq| zno| ckb| ovn| ave| cag| jhz| hsa| qtl|