問題を解決するとき、私たちは実現可能な解決策を見つけ、全体的な最適な解決策を得るために改善する必要があります。ただし、リソースが限られており、ほとんどの最適化問題は複雑であるため、非常に正確な解決策を見つけるのは困難です。このような問題に対処するために、メタヒューリスティック最適化アルゴリズムは近似解を提供することで解決できます。これらのアルゴリズムは、自然界の生物学的、物理的、社会的現象をシミュレートすることにより、探索空間で可能な解決策を見つけるのに役立ちます。これらのソリューションは最適ではないかもしれませんが、多くの場合最適に近く、実際には良好に機能します。したがって、メタヒューリスティック最適化アルゴリズムは、複雑な最適化問題を解決するための強力なツールとなっています。
メタヒューリスティック アルゴリズムは、さまざまな非線形および非凸の最適化問題を解決するために広く使用されています。特に組み合わせ最適化では、従来のアルゴリズムでは不確実性のある特定の問題を妥当な時間内に解決することが困難なことがよくあります。メタヒューリスティックでは、最適化アルゴリズム、反復手法、単純な貪欲ヒューリスティックよりも少ない計算量で適切なソリューションを見つけることができます。
メタヒューリスティック アルゴリズムは、さまざまな分野で重要な役割を果たしています。最適化問題の多くは、非線形制約を持つ多目的関数です。たとえば、エンジニアリングの最適化問題の多くは非線形性が高く、多目的問題を解決する必要があります。さらに、人工知能や機械学習の問題は大規模なデータセットに依存することが多く、最適化問題によって最適性を解決することは困難です。したがって、メタヒューリスティック アルゴリズムは、実際的な問題を解決する上で重要な役割を果たします。
メタヒューリスティック アルゴリズムは、自然および不自然なヒューリスティック、母集団ベースおよび個別の検索、動的および静的な目的関数、さまざまな近傍構造、メモリ使用量およびメモリフリーのメソッド待機など、さまざまな動作モードに従って分類されます。
1. 遺伝的アルゴリズム (GA)
遺伝的アルゴリズム (GA) は、自然選択と自然遺伝学の進化プロセスにヒントを得たメタヒューリスティック アルゴリズムです。
2. 模擬焼鈍 (SA)
模擬焼鈍 (SA) は、冶金学における加熱および制御された冷却操作からインスピレーションを受けています。
3. タブ検索 (TS)
タブ検索 (TS) はメモリ構造に基づいており、ローカル検索手法を使用して、近傍をチェックすることで潜在的な解決策を見つけます。
4. 群れインテリジェンス アルゴリズム
群れインテリジェンス アルゴリズムは、鳥の群れの社会的行動、動物の捕食と狩猟、細菌の増殖と魚の群れからインスピレーションを受けています。一般的なものには、アリコロニーアルゴリズム、粒子群アルゴリズム、ミツバチコロニーアルゴリズム、カッコウ探索アルゴリズムなどが含まれます。
5. 変数近傍検索 (VNS)
変数近傍検索 (VNS) アルゴリズムは、初期の解決策を探索し、それらを改善します。タブ検索と同様に、局所的な探索手法が繰り返し適用され、その解から局所的な最適解が得られます。
以上が一般的なメタヒューリスティック アルゴリズムとその原理と応用の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。