ランダム最適化とは
ランダム最適化 (RO とも呼ばれる) は、問題の勾配を最適化する必要がないため、数値最適化手法の一種です。 連続でも微分可能でもない関数に使用できます。 この種の最適化アプローチは、直接検索手法、導関数を使用しない手法、ブラックボックス手法とも呼ばれます。
メリット
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
第 1 章: ランダム最適化
第 2 章: 数学的最適化
第 3 章: 勾配
第 4 章: 連続関数
第 5 章: 微分可能関数
第 6 章: 正規分布
第 7 章: 進化戦略
第 8 章: 単峰性
第 9 章: 極限 (数学)
第 10 章: 確率分布
(II) ランダムに関する一般のよくある質問に答える
(III) 多くの分野でランダム最適化を使用する実際の例。
(IV) 各業界で導入すべき 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 ランダム最適化のテクノロジーを 360 度完全に理解します。
本書の対象者
専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味愛好家など。 基本的な知識や情報を超えて、あらゆる種類のランダムな最適化をしたいと考えている人。
ランダム最適化 (RO とも呼ばれる) は、問題の勾配を最適化する必要がないため、数値最適化手法の一種です。 連続でも微分可能でもない関数に使用できます。 この種の最適化アプローチは、直接検索手法、導関数を使用しない手法、ブラックボックス手法とも呼ばれます。
メリット
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
第 1 章: ランダム最適化
第 2 章: 数学的最適化
第 3 章: 勾配
第 4 章: 連続関数
第 5 章: 微分可能関数
第 6 章: 正規分布
第 7 章: 進化戦略
第 8 章: 単峰性
第 9 章: 極限 (数学)
第 10 章: 確率分布
(II) ランダムに関する一般のよくある質問に答える
(III) 多くの分野でランダム最適化を使用する実際の例。
(IV) 各業界で導入すべき 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 ランダム最適化のテクノロジーを 360 度完全に理解します。
本書の対象者
専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味愛好家など。 基本的な知識や情報を超えて、あらゆる種類のランダムな最適化をしたいと考えている人。