1. 貪欲アルゴリズムの概念
いわゆる貪欲アルゴリズムとは、問題を解決する際に、常に現時点で最善の選択を行うことを意味します。つまり、彼の作るものは全体最適を考慮せず、ある意味局所最適解に過ぎない。
グリーディ アルゴリズムには固定されたアルゴリズム フレームワークはなく、アルゴリズム設計の鍵はグリーディ戦略の選択です。貪欲アルゴリズムはすべての問題に対して全体的な最適解を取得できるわけではなく、選択した貪欲戦略には後遺症があってはなりません。つまり、特定の状態の後のプロセスは前の状態に影響を与えず、現在の状態にのみ関係することに注意する必要があります。州。
したがって、採用した貪欲な戦略が後遺症がないという要件を満たしているかどうかを慎重に分析する必要があります。
2. 基本的な考え方
問題を説明する数学モデルを構築します。
解決すべき問題をいくつかの下位問題に分割します。
各部分問題を解決し、部分問題の局所最適解を取得します。
部分問題の局所最適解を元の問題の解に結合します。
3. 該当する問題
貪欲戦略の前提は、局所最適戦略が大域最適解につながる可能性があるということです。つまり、アルゴリズムが終了すると、局所最適値は大域最適値と等しくなります。
貪欲アルゴリズムは、局所最適解戦略を解くことによってのみ大域最適解を達成できるため、問題が貪欲アルゴリズム戦略の使用に適しているかどうか、および見つかった解が最適解でなければならないかどうかの判断に注意を払う必要があります。問題。
グリーディ アルゴリズムが使用できると判断された場合は、適切なグリーディ戦略を選択する必要があります。
一般的に言えば、グリーディ アルゴリズムの証明は次の点を中心に展開します。問題全体の最適解は、部分的な問題の最適解から取得する必要があります。 -貪欲な戦略に存在する問題。