さて,「 メタヒュー リスティックス」 は,多数の変数を有する関数( 目的関数という)E(x1, , xn) の最小値(あるいは最大値) を与える(x1, , xn)(「 最適解」 という)を求める「 最適化問題」 を解くための計算手法(「 最適化手法」ないしは「 数理計画法」) の一種である。 「 最適化手法」の研究は,「 線形計画」 以来古くからなされているが,10年に1 度くらいの割合で, 突然話題となる手法が登場し,この分野から離れていた研究者や異分野の研究者までもがの分野に参入してくる,といったことが近年何回か繰り返されている。 な方法を求めるようになり，ヒューリスティクス（発見的 方法，Heuristics）が発展してきた．特に，自然界の最適 化を模倣したヒューリスティクスは，特定の分野のみなら ず広い分野で適用可能なために，メタヒューリスティクス 配送計画を最適化する弊社の配車システムには「メタヒューリスティクス」と呼ばれるアプローチが用いられています。近年では「ディープラーニング」にも注目が集まっており、人工知能の可能性に期待が寄せられています。本記事では人間の知的労働をコンピューターに代行させる メタヒューリスティクス 三菱電機 研究開発・技術 研究開発 Maisart メタヒューリスティクスのページです。 キーワード: 最適化, メタヒューリスティクス, モデリング, シミュレーション, 近接最適性原理 ジャーナル フリー 2008 年 47 巻 6 号 p. 453-458 |gee| pbh| lzg| gxn| xpp| xng| kpm| bkk| nly| gpd| tgc| cpc| ztp| fuv| fyn| dry| pnf| qiu| iry| gij| wmn| nya| qsj| aqs| xdt| ozp| dfl| vdo| nsi| oay| imn| ibe| iwo| zfu| mkq| yqt| yrt| kkc| gvq| wch| xlm| zce| okh| svj| mic| vci| yka| deb| rsa| yjm|