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メタヒューリスティクスとは、組合せ最適化問題のアルゴリズムにおいて、特定の計算問題に依存しないヒューリスティクスのことである。 == 概要 == 通常ある問題に対しての「解法」が存在するとき、その解法が適用できる範囲はその問題に対してのみである。 ところが近似アルゴリズムのように厳密な答えではなく、なるべく「答えに近い」まで拡大すると、局所探索法や貪欲法など複数の問題に対しても使用できる手法が存在する。 メタヒューリスティクスとは特定の問題に限定されず、どのような問題に対しても汎用的に対応できるように設計された、アルゴリズムの基本的な枠組みのことである。 言い換えればヒューリスティックアルゴリズムの内、特定の問題に依存せず手法のみが独立したものである。それゆえあらゆる問題に適用可能である。 このことはNP困難のような多項式時間で最適解を求めるアルゴリズムが存在しないと思われる問題などに対して有効である。 ただし、一般的にメタヒューリスティクスは特定の問題専用のヒューリスティクスより平均的な解の精度が劣ることが多い。これは汎用的な探索をするためには問題に対する事前知識を必要とせずに実装しなければならないので、それらを有効に使用することで解の探索を行う方法に対してどうしても不利な立場で探索を進める必要があるからである。 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「メタヒューリスティクス」の詳細全文を読む スポンサード リンク
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