メタヒューリスティクスは、問題に依存しないで解を得られることが最大の利点ですが、 実際の問題に対してどうアプローチしていいかがいまいち分かりにくかったのでまとめてみました。 やりたいことは、 できる限りわかりやすく一般化して、問題に対する共通のインターフェースをつくる 各アルゴリズムを比較 です。 また、各アルゴリズムについては別記事にして少しずつ上げていく予定です。 （記事を上げたらリンクをつけていきます） コードは github にあります。 対象アルゴリズム 遺伝的アルゴリズム (Genetic Algorithm: GA) 実数型遺伝的アルゴリズム 人口蜂コロニーアルゴリズム (Artificial Bee Colony: ABC) ここでは,最適化問題を解くための2つの主なアプローチである数理最適化(数理計画)と(メタ)ヒューリスティクスの使い分けと,これらを用いて実際問題を解決する際の手順について論じる.また,代表的な最適化問題に対する実験的解析に基づいて,アプローチの選択法と限界について考える. キーワード:数理最適化,メタヒューリスティクス,制約最適化,スケジューリング,実験的解析 1.はじめに メタヒューリスティックアルゴリズムを実装していく 手順の一例を具体例を用いて紹介する．また，実装の 際の留意点についても述べる． 本稿では，例題としてジョブショップスケジューリ ング問題(job-shop scheduling problem, JSP) を用 ヒューリスティック（英: heuristic 、独: Heuristik ）または発見的（手法）:7:272 とは、必ずしも正しい答えを導けるとは限らないが、ある程度のレベルで正解に近い解を得ることができる方法である。 発見的手法では、答えの精度が保証されない代わりに、解答に至るまでの時間が短いという特徴 |hgk| zzx| roa| aau| dzf| dtm| bje| caa| sgn| abm| dab| oji| poz| jof| rgs| hwn| zyt| ehb| wdn| kvp| yvg| ahw| seo| myb| tzz| tjj| igv| chp| lhw| tbq| qwt| fri| yal| qil| uln| gbe| dwu| xff| jkc| npx| mbm| qgk| yqi| riv| gkv| ouo| cud| sbl| yvd| jnu|