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定義-ヒルクライミングとはどういう意味ですか？
ヒルクライミングは、複数の解決策がある計算的に困難な問題を解決するために使用される数学的最適化ヒューリスティック手法です。 これは、ランダムな解法から始まり、多かれ少なかれ最適化された解法に到達するまで、その解法を一度に1要素ずつ繰り返し改善する、ローカル検索ファミリに属する反復法です。
Techopediaはヒルクライミングについて説明します
ヒルクライミングは、計算問題の「局所最適」解を見つけるために使用される最適化手法です。 最適なソリューションと比較して非常に貧弱なソリューションで始まり、そこから繰り返し改善されます。 これは、現在のソリューションよりも比較的優れた「隣接」ソリューションを生成することによってこれを行い、改善を見つけることができないため、最適なソリューションに到達するまでプロセスを繰り返します。
バリアント：
- シンプル-最初に見つかった最も近いノードまたはソリューションが選択されます。
- 最急上昇-利用可能なすべての後継ソリューションが検討され、次に最も近いものが選択されます。
- 確率論-隣接するソリューションがランダムに選択され、現在のノードの改善量に基づいてそのソリューションに進むかどうかが決定されます。
ヒルクライミングは繰り返し行われます。手順全体を経て、最終的なソリューションが保存されます。 別の反復でより良い最終ソリューションが見つかった場合、保存されているソリューションまたは状態が置き換えられます。 これはショットガンヒルクライミングとも呼ばれます。ショットガンが不正確であるが、発射体が広範囲に広がっているためにターゲットに到達する可能性があるように、最良のパスに到達するまで異なるパスを試すだけです。 多くの場合、これは非常にうまく機能します。最終的には、初期状態から慎重に最適化するよりも、CPUリソースをさまざまなパスの探索に費やす方がよいためです。
