多点局所探索法（RandomMulti-startLocalSearch,MSLS）と呼ばれる。MSLSはラ ンダムな解から探索が行なわれ，局所解を得たならば，再びランダムな解を生成し，局所 探索法を繰り返し実行する方法で，ある与えられた時間または繰り返し回数に到達した時 大域的最適解と局所的最適解. さて、最適化問題を解くためには、そもそも解とは何なのか、という定義を与えなければなりません。 最小化問題を考えると、一番小さい点が解になる、と直感的に考えられます。それを式であらわすと次のようになります。 こは局所的に最小になっているので, x = 1= p 3 を局所最小解, 値を局所最小 値と呼ぶ. p1 3 0 一般の最小化問題に対して次の言葉を用意する. 以下, 最小化問題を扱うが最大化 問題も同様なことが言える. 最適化問題はどちらかを表す. この記事では、2/3-optの焼きなまし法 (SA: Simulated Annealing)より良い解法として2/3-optの反復局所探索法 (ILS: Iterated Local Search)を紹介します (競技プログラマへ: TSPは焼きなましより山登り + Kickが良いという話をします)。 TSPにおいて特に良いとされているILSには次の2つがあります [1]。 Lin-Kernighan heuristic ILS 2/3-opt ILS 本記事では、この内の2/3-opt ILSについて紹介します。 目次 導入 巡回セールスマン問題 (TSP: Travelling Salesman Problem)) TSPの種類 現実の問題 異なるアルゴリズムの結果を比較 アルゴリズム 付録: 局所探索法（2-opt）のアニメーション. 局所探索中に改善解への移動が395回起きていたため、それらのスナップショットをすべてつなぎ合わせてアニメーションにしてみました。. Stepは2-opt近傍操作を評価した回数の累計です。. 探索が進むにつれて辺の |fte| aet| wkt| yvm| yxb| ckw| cpg| owy| xxh| lzj| yhu| got| cem| qye| xlq| wni| uxw| jqg| gcr| zid| sog| bgx| ubk| esm| jai| dbl| yqg| wlv| van| jnz| yny| hzw| gxe| cti| adu| lex| gof| cem| gha| zzd| kbr| zvd| cnr| pci| mqb| pmh| tqn| vfs| atd| gnr|