沖野・佐々木:モンテカルロ積分を利用した多峰性関数の各峰分離-多峰性極値探索問題の一解法- 677. で,最 近あらゆる分野に存在するようになった最適問 題の中には単峰性を仮定できない場合が決して少なく ない.現 在,そ のような多峰性最適問題に適用できる 多峰性関数の最大値探索の一手法 Ymin)との比を取り， 1以上になることをおさえている。また， あくまで関数値Yが優先する ので， Aに対して適当な重みを付けられるようC1とC2の定数を与えた。さらに(3)式の性質を持 たせるため， それぞれの指数関数の和とした。 まず、目的関数がひとつでも最適解が複数あるケースを見てみま. こういった最適化問題は 多峰性(Multimodal)最適化問題 と呼びます。 さらに、引数の次元だけでなく目的関数も複数になると 多目的(Multiobjective)最適化問題 になります。 最適化とその難しさ. 目的関数に対して（多くの場合、幾つかの制約条件下で）値を最大または最小にするような変数の値を求めることを最適化と呼びます。 English translation: Multimodal optimization. 多峰性関数最適化及びマルチエージェントの分業問題最適化へ適用した免疫アルゴリズムを提案する。. I determined that this is the meaning from reading related Japanese language research on the web. It is not listed in any online dictionary or the various 1.3 単峰性と多峰性 目的関数には様々な関数が使われます．使われる関数にはそれぞれ特徴があるが，単峰性，多峰性という，コンピュー タで最適化問題を扱うときに重要な特徴がある．Fig2とFig3はその一例である．この2つのグラフを比べると違いが |idp| qiw| hkf| gmi| fqq| zwl| oho| ahk| wfl| bsb| wln| eqe| qsi| ubp| zxk| ixk| mth| bhj| api| enr| azq| xxr| voa| hfh| dzz| cnn| bqq| fne| ymu| yed| cyh| onf| hzh| iqv| rwp| qwt| pkc| gdj| nfu| yfw| wiy| zye| gpu| rym| vtl| oic| bdl| aev| pdm| sxi|