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局所探索法（きょくしょたんさくほう、）や逐次改善法（ちくじかいぜんほう、）や近傍探索法（きんぼうたんさくほう）は、探索アルゴリズムの一種である。 == 概要 == 局所探索法とは近似アルゴリズムの中でも最も単純なアルゴリズムの枠組みの一つである。広義には後述する手法の枠組みを持つアルゴリズムの総称として使われており、狭義には山登り法の意味で使われている。今日のメタヒューリスティクスの多くの手法がこの枠組みを使用している。 「局所探索法」という言葉は主に探索アルゴリズムに対しての言葉であり、数値解析の分野に於いては「反復法」という言葉が用いられる。両者の違いとしては反復法は対象となる関数の連続性や1階微分方程式などが解っていることが前提の場合が多く、また求める解も最適解を要求されることが多いのに対し、局所探索法では離散的な関数や関数の内容自体が不明なときでも出来る限り良質な近似解を求めるということを主な目的としたものが多い。 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「局所探索法」の詳細全文を読む 英語版ウィキペディアに対照対訳語「 Local search (optimization) 」があります。 スポンサード リンク
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