シミュレーテッド・アニーリング法は、冶金学における焼きなましプロセスにヒントを得た計算アルゴリズムである。
多くの変数を持つ関数の大域的な最小値を求めるために用いられる。
伝統的なアニーリングとは異なり、シミュレーテッドアニーリングはコンピュータサイエンスやエンジニアリングの最適化問題に適用されます。
答えの要約
シミュレーテッドアニーリングは、最適化問題の近似解を求めるために用いられる確率論的手法です。
材料を加熱し、ゆっくりと温度を下げて欠陥を減らし、システムのエネルギーを最小化するという物理的なプロセスを模倣しています。
コンピューティングの文脈では、この方法は、ある確率で上り坂の移動（すなわち、解を悪化させる移動）を許容することによって問題の解空間を探索し、この確率は時間とともに減少する。
この戦略は、アルゴリズムが局所極小で行き詰まるのを避け、大域的極小を見つける可能性を高めるのに役立つ。
詳細な説明
1.物理的アニーリングからの着想：
冶金学では、アニーリングは材料を加熱した後、ゆっくりと冷却して欠陥を減らし、材料をより延性にする。
このプロセスにより、高温では原子がより自由に動き、材料が冷えると低エネルギーの結晶構造に整列します。
シミュレーテッド・アニーリングは、この概念を最適化問題に応用したもので、解が一時的に「エネルギー」を増す（すなわち悪化する）ことを許容することで、全体としてより良い解を見出すことを期待するものである。
2.アルゴリズムのプロセス
アルゴリズムは、解を初期化し、初期の高温を設定することから始まる。
各ステップにおいて、アルゴリズムはランダムな隣接解を生成する。新しい解がより良いものであれば、それは常に受け入れられる。より悪い場合は、温度と悪化の質に応じて減少する確率で受け入れられる。
温度は、線形、指数関数、または他の関数であるスケジュールに従って、徐々に下げられる（アニールされる）。
3.ローカルミニマムの回避：
シミュレーテッド・アニーリングは、上り坂の移動を許容することで、複雑な最適化ランドスケープでよく見られるローカル・ミニマムに陥ることを回避する。
アルゴリズムが進行し、温度が下がるにつれて、より悪い解を受け入れる確率は減少し、物理的アニーリングにおける冷却プロセスを模倣する。
4.応用例
シミュレーテッド・アニーリングは、スケジューリング、ルーティング、巡回セールスマン問題など、計算機科学、工学、オペレーションズ・リサーチなど様々な分野で利用されている。
レビューと訂正
提供されたテキストには、冶金学における焼きなましプロセスに関する事実誤認は含まれていない。
しかし、計算最適化で使用されるシミュレーテッド・アニーリング法については直接触れていません。
上記の要約と説明は、物理的アニーリングプロセスとの類似性を示しながら、最適化問題への応用を強調し、シミュレーテッドアニーリング法を正しく説明しています。
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