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山登り法（やまのぼりほう、）は、評価関数の極値を探索する探索アルゴリズム。最も代表的な局所探索法として知られている。最良優先探索は過去の解を管理するが、探索対象を現在の解だけに制限したものである。評価関数を使用する探索アルゴリズムとしては最も単純。 == 概要 == 山登り法とは「現在の解の近傍の内で最も成績の良い解」を近傍解として選び、「現在の解より近傍解の成績の方が良い場合」に近傍解と現在の解を入れ換える局所探索法の方法。極値を見つけ出すことがゴールであり、極値を見つけ出したら探索終了。局所探索法の最も単純かつ代表的な方法であり、しばしば局所探索法と同一視される。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「山登り法」の詳細全文を読む スポンサード リンク
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