chokudai先生の焼きなまし講座
コルン @colun 焼きなましは正直あんまり使ったことがなかったのだけれども、この間、大学院の後輩の焼きなましに関する説明を聞いてからは、根本的に焼きなまし法は凸凹している広域の探索には向かないんだなと思った。 2013-12-26 23:44:26 コルン @colun 距離や近傍の定義……「ある既知の一点に良さそうなものがある時に、べつの未知の一点に良さそうなものがある確率が高くなる時、近傍と推定される。まったく無関係である時、その２つの点は遠いと推定される」と僕は思う。 2013-12-27 00:17:21
遺伝的アルゴリズムを用いてコンテナの配置を最適化する論文：「Genetic Algorithm for Multi-Objective Optimization of Container Allocation in Cloud Architecture」 - Fire Engine
ふとタイトルが目に入ってきて気になって読んでみた。私自身そんなにコンテナ技術を触ってないけど、前から遺伝的アルゴリズムが気になっていた。 ちょいちょい知識が足りずに理解しきれないところ出てきたけど、とりあえず最後まで読んだのでざっくりまとめを書いてみる。 読んだ論文 Genetic Algorithm for Multi-Objective Optimization of Container Allocation in Cloud Architecture pdfはダウンロードできなかったけど、ここからOnlineで読めた。 所感 先に論文を読んだ所感を書いておく。 コンテナのリソース割り当ての最適化問題を遺伝的アルゴリズム（GA）を使って解くというコンセプトが面白かった。Related Workとして多くの論文が挙げられていた（Table 1およびTable2）ので、この辺りは追っていく
焼きなまし法の適用メモ - Negative/Positive Thinking
はじめに 焼きなまし法について、問題へ適用する際のメモ。 焼きなまし法とは Simulated Annealing, SA 物理現象の焼きなましのコンセプトを組み合わせ最適化問題の探索過程に導入した、確率的近似解法の一つ 現在の解の近傍から良い解に移動することを繰り返す「局所探索」に対して、悪くなる解への移動を繰り返し回数や悪化の度合いに依存する確率で許すことで、局所最適解から脱出することがポイント 以前のメモ http://d.hatena.ne.jp/jetbead/20111014/1318598381 http://d.hatena.ne.jp/jetbead/20120623/1340419446 疑似コード x:=初期解, T:=初期温度, R:=初期イテレーション回数 while 終了条件 do begin for i:=1 to R do begin y:=近傍解の一つ(y
誰でもできる焼きなまし法 - gasin’s blog
マラソン系コンテストに興味のある競プロer向けです。 前置き（注意） 焼きなまし法の概要 山登り法の概要 山登り法のパーツ 初期状態 スコア計算の関数 遷移関数 焼きなまし法のパーツ 温度関数 遷移確率関数 例 焼きなまし、その後 高速化 初期状態の吟味 温度関数、状態遷移関数の調整 遷移関数の調整 焼きなましの繰り返し 焼きなましの資料集（日本語） 前置き（注意） この記事で書くのは僕の感覚的なことです。 背景にある理論とかそういうのは僕はわからないです。 ただまぁ多分感覚でなんとかなります（多分）。 焼きなまし法の概要 山登り法にランダム性を入れて局所解に陥りにくくしたもの スコアが改善されたら無条件遷移だが、悪化のときも確率的に遷移する ランダム性を時間経過に応じて小さくしていくことで収束させていく ややこしそうに見えますが、実際にはやることは超単純です（後述）。 極論、山登り法さえ
ビームサーチの基礎知識と機械学習への3つの活用事例
深さ優先探索と幅優先探索 深さ優先探索 幅優先探索 ビームサーチ 機械学習への応用 Google Alloの返答 学習時にビームサーチの幅を持たせて学習 3D形状の学習への応用 まとめ 参考文献 ビームサーチ（Beam Search）は、探索アルゴリズムの一種でメモリをそれほど必要としない最良優先探索です。 機械学習の分野でも、翻訳やチャットボットの返答などに応用されています。本記事では、ビームサーチのアルゴリズムを理解してどのように応用されているのかを解説します。 機械学習を活用したシステムを構築する際にも、探索空間が広い場合などには応用可能なので、使いこなせるようにしておくと役に立ちます。 深さ優先探索と幅優先探索 いきなりビームサーチの解説に入る前に、理解しやすいようにグラフ探索アルゴリズムを紹介します。 深さ優先探索 深さ優先探索は、その名の通り可能な限り突き進んで、行けなくなった
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モンテカルロ法によるゲームAIの可能性
極小頂点被覆列挙問題を解く
