ビームサーチの記事を追加する #173
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noshi91
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Jun 9, 2021
| ビームサーチはグラフ探索アルゴリズムのひとつである。与えられたグラフ (たいてい DAG) を初期状態となる頂点群から幅優先探索と同様に探索していくが、定数 $K$ と頂点に対する評価関数 $\varphi : V \to \mathbb{R}$ をあらかじめ固定しておき、各深さごとにその評価関数による評価値が高い順に $K$ 個のみを保持してそれ以外の頂点は無視する。$K = 1$ のときは貪欲法と一致する。焼きなまし法と並んで、ヒューリスティックコンテストで頻繁に利用されるアルゴリズムである。 | ||
| draft: true | ||
| draft_urls: ["http://hakomof.hatenablog.com/entry/2018/12/06/000000"] | ||
| ビームサーチはグラフ探索アルゴリズムのひとつである。与えられたグラフ (たいてい DAG) を初期状態となる頂点群から幅優先探索と同様に探索していくが、定数 $K$ と頂点に対する評価関数 $\varphi : V \to \mathbb{R}$ をあらかじめ固定しておき、各深さごとにその評価関数による評価値が高い順に $K$ 個のみを保持してそれ以外の頂点は無視する。 |
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| ビームサーチはグラフ探索アルゴリズムのひとつである。与えられたグラフ (たいてい DAG) を初期状態となる頂点群から幅優先探索と同様に探索していくが、定数 $K$ と頂点に対する評価関数 $\varphi : V \to \mathbb{R}$ をあらかじめ固定しておき、各深さごとにその評価関数による評価値が高い順に $K$ 個のみを保持してそれ以外の頂点は無視する。 | |
| ビームサーチはグラフ探索アルゴリズムのひとつである。与えられたグラフ (たいてい DAG) を初期状態となる頂点群から幅優先探索と同様に探索していくが、定数 $w$ と頂点に対する評価関数 $\varphi : V \to \mathbb{R}$ をあらかじめ固定しておき、各深さごとにその評価関数による評価値が高い順に $w$ 個のみを保持してそれ以外の頂点は無視する。 |
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| 与えられたグラフ (たいてい DAG) を初期状態となる頂点群から幅優先探索と同様に探索していくが、定数 $K$ と頂点に対する評価関数 $\varphi : V \to \mathbb{R}$ をあらかじめ固定しておき、各深さごとにその評価関数による評価値が高い順に $K$ 個のみを保持してそれ以外の頂点は無視する。 | ||
| $K = 1$ のときは貪欲法と一致する。 |
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| 与えられたグラフ (たいてい DAG) を初期状態となる頂点群から幅優先探索と同様に探索していくが、定数 $K$ と頂点に対する評価関数 $\varphi : V \to \mathbb{R}$ をあらかじめ固定しておき、各深さごとにその評価関数による評価値が高い順に $K$ 個のみを保持してそれ以外の頂点は無視する。 | |
| $K = 1$ のときは貪欲法と一致する。 | |
| 与えられたグラフ (たいてい DAG) を初期状態となる頂点群から幅優先探索と同様に探索していくが、定数 $w$ と頂点に対する評価関数 $\varphi : V \to \mathbb{R}$ をあらかじめ固定しておき、各深さごとにその評価関数による評価値が高い順に $w$ 個のみを保持してそれ以外の頂点は無視する。 | |
| $w = 1$ のときは貪欲法と一致する。 |
| ビームサーチは次のような疑似コードで定義される。 | ||
|
|
||
| ```plaintext-katex | ||
| $\mathtt{SimulatedAnnealing}(G, \varphi, x_0, h, w)$ |
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| $\mathtt{SimulatedAnnealing}(G, \varphi, x_0, h, w)$ | |
| $\mathtt{BeamSearch}(G, \varphi, x_0, h, w)$ |
| 5. $Y \gets \varnothing$ | ||
| 6. $\mathtt{for}$ $x \in X$: | ||
| 7. $\mathtt{for}$ $y \in \lbrace y \mid (x, y) \in E \rbrace$: | ||
| 8. $y \gets Y \cup \lbrace y \rbrace$ |
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| 8. $y \gets Y \cup \lbrace y \rbrace$ | |
| 8. $Y \gets Y \cup \lbrace y \rbrace$ |
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関連: #169
プレビュー: https://kmyk.github.io/algorithm-encyclopedia-staging/beam-search#noredirect