適度な数のパラメーター (2 ～ 6 など) に依存するグラフ アルゴリズムがいくつかありますが、必要なものを見つけることが常に成功するとは限りません (困難であることが知られている問題に対する「十分な」解決策が必要ですmincut/maxflow)。また、アルゴリズムを使用したいグラフの非常に大きなファミリーもあります。
私の現在の目標は、特定のアルゴリズムが最も頻繁に成功するパラメーター値を見つけることです。残念ながら、「成功」を計算する方法を私が知っている唯一の方法は、私の大家族からグラフを取得し、実際にアルゴリズムを実行することです。これには 2 つの問題があります。計算コストが高く、実際の目的関数 (アルゴリズムが成功するグラフの真のパーセンテージ) の近似しか得られません。
最初は世界の終わりではありません。Nelder-Mead または同様のものが機能する可能性があります。私の状況で機能するこのアルゴリズムの変形はありますか? 成功確率は 0 や 1 とはかけ離れていると思います。