焼きなまし法の記事を追加 #169
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noshi91
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Jun 9, 2021
| ## 詳細 | ||
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| 焼きなまし法は次のような疑似コードで定義される。 | ||
| ただし採択確率関数 $p$ には定数 $k \in \mathbb{R} _ {\gt 0}$ を使って $p(\Delta, T) = \exp(k \Delta / T)$ と定義されるものを使うことが多い。 |
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| ただし採択確率関数 $p$ には定数 $k \in \mathbb{R} _ {\gt 0}$ を使って $p(\Delta, T) = \exp(k \Delta / T)$ と定義されるものを使うことが多い。 | |
| ただし採択確率関数 $p$ には定数 $k \in \mathbb{R} _ {\gt 0}$ を使って $p(\Delta, T) = \exp(- k \Delta / T)$ と定義されるものを使うことが多い。 |
| 6. $\mathtt{while}$ 現在時刻 $t$ が $t \lt t_e$: | ||
| 7. $T \gets 1 - \frac{t - t_s}{t_e - t_s}$ | ||
| 8. $(x, y) \in E$ であるような頂点 $y \in V$ をランダムにひとつ選ぶ。 | ||
| 9. $\varphi(x) \gt \varphi(y)$ のとき、真偽値 $q$ を確率 $p(\varphi(y) - \varphi(x), T)$ で真になるようにランダムに選ぶ。 |
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| 9. $\varphi(x) \gt \varphi(y)$ のとき、真偽値 $q$ を確率 $p(\varphi(y) - \varphi(x), T)$ で真になるようにランダムに選ぶ。 | |
| 9. $\varphi(x) \gt \varphi(y)$ のとき、真偽値 $q$ を確率 $p(\varphi(x) - \varphi(y), T)$ で真になるようにランダムに選ぶ。 |
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| ## その他 | ||
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| - 焼きなまし法とビームサーチが両方使える問題においては、一般に焼きなまし法の方が良い解を出力することが多い。ただし解空間が広すぎる場合などにはビームサーチの方が良い解を出力することもある。 |
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良い解を出力することが多い。 がやや漠然としているので、根拠があると嬉しいです
| ## その他 | ||
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| - 焼きなまし法とビームサーチが両方使える問題においては、一般に焼きなまし法の方が良い解を出力することが多い。ただし解空間が広すぎる場合などにはビームサーチの方が良い解を出力することもある。 | ||
| - 焼きなまし法の初期解には、貪欲法などの他のアルゴリズムから得られた解を利用してもよい。 |
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利用しても良い、は自明なので「利用すると良い解が得られることがある」くらいは言っても良いかも？(結局言ってることは同じですが)
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関連 #170
プレビュー: https://kmyk.github.io/algorithm-encyclopedia-staging/simulated-annealing#noredirect