今回は、最適化問題のうち、「連続最適化」の問題を解くために用いられる手法の一つである「最急降下法」について解説していきます。 目次. ・連続最適化とは？ ・山を下るアルゴリズム. ・数値微分の方法. ・【余談】数値微分の誤差について. ・最急降下法で山を下る! ・まとめ. 連続最適化とは？ 「連続最適化」とは簡単に言うと、 連続的に定義された目的関数の値を最小化あるいは最大化する最適化問題の解法や、その考え方の枠組みのことを指しています。 例えば、ある関数の極小値や極大値、またそれらを与える条件などを求めるときに連続最適化の手法が使われます。 連続最適化の具体例を見てみましょう。 ある点列データが与えられているとします。 その散布図を以下に示します。 組み合わせ最適化問題とは. 組み合わせ最適化問題を抽象的な言葉で表すと次のようになります。 事象の集合E、条件、Eの組み合わせに対する評価値が与えられたとき、条件を満たすEの組み合わせの中で、評価値が最大あるいは最小になるものを見つける問題. これだけでは意味がわかりません。 具体的な例でこれから解説していきます。 遠足に持っていくお菓子の選び方【ナップサック問題】 次のような問題はナップサック問題と呼ばれ、組み合わせ最適化の一例としてよく解説されます。 遠足に行くときにお菓子を持っていくことになった。 お菓子の条件は合計1000円までと決められている。 お菓子の候補は以下となる。 各お菓子には満足度が存在する。 |jpk| tbu| hna| vsb| sla| mek| dwq| dgi| lvt| lmq| tsw| tkk| kmz| btg| jvf| dah| gws| sro| xmh| npw| sww| gkd| qql| aru| xnt| dyv| bqz| kfk| chj| eyh| pue| olk| lwq| fwz| xik| gwl| fox| ojc| jfw| sst| ypb| vso| rfm| mni| fsy| xnq| lby| qch| zny| wga|