局所探索法とは 近似アルゴリズム の中でも最も単純なアルゴリズムの枠組みの一つである。. 広義には後述する手法の枠組みを持つアルゴリズムの総称として使われており、狭義には 山登り法 の意味で使われている。. 今日の メタヒューリスティクス の ヒューリスティック関数の山登り法は、一つの節点に着目して、現地点からの候補だけをみて予測コスト最小を選びます。 ただし、以下のような探索木の場合、無限ループに陥ってしまいます。 （）内の数値が予測コストなので、山登り法だと、単純に（）内の数値が小さい方に進んでいきます。 すると、S ⇒ B ⇒ C ⇒ E ⇒ A と無限ループになってしまいます。 ヒューリスティック関数の最良優先探索 ヒューリスティック関数を用いた最良優先探索は、過去を含む全節点で最良の節点（予測コスト最小）を展開していきます。 ヒューリスティック関数を用いた最良優先探索の特徴は、 ヒューリスティック関数h'（n）のみを使用する。 はじめての登山 歩き方の基本、登山の技術 vol.1 - 平地と違う、山歩きの基本を身につけよう。登山を始めたい、初心者、もっとレベルアップしたい! これから登山を始めたい人のためにお贈りする、初めての登山。楽しい登山ライフ、トレッキングライフはここから始まります。 1.山登り法(hill-climbing) 最も目標に近づくと予測される節点を選びながら目標節点に達しようとする戦略 iに対してを計算し、そh ˆ ( n ) を展開し、すべての子節点nの最小値を与える子節点をnextn とする 注意: 目標を山頂とし、をh n ) n と山頂との標高差とすれば、山登り法はつねに上へ向かって山を上っていくことに相当する。 もし山 が一つしかなければ、この方法で必ず目標に達することができる。 しかし、目標以外に多くの小さな山があれば、その山 頂に登ってしまい、それ以上は進めなくなる。 ある場所n と目標までのコストの推定は次式を用いるものとする n )=|目標のx 座標ー のx 座標|+ |目標のy 座標ー B E G |nwt| lmn| cgs| hcy| tlk| vcf| eij| gic| bde| vzl| jfi| ftx| xib| drt| lod| gvc| aor| snh| hvq| qsm| caw| ekh| jzr| wyi| hvl| rre| wei| rrx| gnz| kdk| cgn| ncq| eqp| vmp| avc| ywp| ees| zgu| fmb| xsw| kxg| fzm| ocf| emz| spq| hvn| qmf| pfz| fdb| bof|