トレーニングデータに基づいて優れたヒューリスティック関数を決定するアルゴリズムを作成した人は誰ですか?それも可能ですか?A *のヒューリスティック関数の自動生成?
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A
答えて
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トレーニングデータについては、機械学習アルゴリズムなどを考えていると思いますか?
A *アルゴリズムが存在する場合、最適解を保証するには、許容値ヒューリスティック関数を使用する必要があります。 決してが2つのノード間の距離を過大評価する関数です。
考えているトレーニングデータは、大きなテーブルのように見えます。各テーブルの行にはノードのペアがあり、各行には真の距離のラベルが付けられています。次に、マシン学習アルゴリズムを訓練して、ノードのペア間の距離を推定し、距離の推定値をヒューリスティックとして使用することを考えていると仮定します。これは間違いなく可能ですが、場合によってはまともな結果をもたらすかもしれませんが、ヒューリスティックがまだ許容されていることを保証することはできません。したがって、このような手法を使用すると、最適解を見つけるという理論上の保証が失われる可能性があります。実際には解決策(必ずしも最適ではない)を見つけるのにまだ有用かもしれません。
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最後に私はAIをコースとして勉強したとき、優れたヒューリスティックな機能を設計するのは退屈な仕事であり、数学のサブブランチとしての「ヒューリスティシャン」としての特別な訓練が必要だと私は教えていました。私は、既存のアルゴリズムを使用してヒューリスティックな機能を実現できるとは考えていません。また、[Mathematics Stackexchange](http://math.stackexchange.com/)でこの質問をしてみると、手近な研究があり、意見の調査には入れないでください。 –
このサイトは可能性については問いませんので、何かを研究して開発し、コードの作成に関連する質問をしてください。 – px06