最近のプロジェクトの1つで、ブルートフォース方式を使用してソリューションを最適化していますが、非常にうまく機能しています。 基本的に、最適化プロセスには、考えられるすべてのソリューションの空間でグローバルな最大値を検索することが含まれます。 ブルートフォース検索やその他の方法を完全に高速化するために使用できる他の手法があるかどうか、私は興味がありました。これは私がほとんど経験のない分野ですが、私が言ったように、私はかなり興味があります。
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シミュレーテッドアニーリングは、極大問題を解決するのに役立ちますが、グローバル極大を見つけることが常に保証されるわけではありません。基本的に、現在よりも適切な場所/値を見つけるためにランダムな「ジャンプ」を使用します。これにより、検索を高速化できます。
于 2013-01-03T01:57:56.470 に答える
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遺伝的アルゴリズムは、すべてのソリューションをテストできない場合でも、最大値を見つけるための優れた方法です。
これは広く普及している手法であり、非常にプログラミング言語での実装があります。
于 2013-01-03T01:56:14.130 に答える