メタヒューリスティクス（遺伝的アルゴリズム・焼きなまし法）とは？
メタヒューリスティクス（遺伝的アルゴリズム・焼きなまし法）とは、問題固有の構造に依存せず、良い解を探索的に改善していく汎用の近似解法。遺伝的アルゴリズムは解を個体とみなし選択・交叉・突然変異で世代交代させる。焼きなまし法は改悪も一定確率で受け入れ、その確率を徐々に下げて局所最適から脱出する。厳密解は保証しない。
めたひゅーりすてぃくす
メタヒューリスティクス（遺伝的アルゴリズム・焼きなまし法）の意味
問題固有の構造に依存せず、良い解を探索的に改善していく汎用の近似解法。遺伝的アルゴリズムは解を個体とみなし選択・交叉・突然変異で世代交代させる。焼きなまし法は改悪も一定確率で受け入れ、その確率を徐々に下げて局所最適から脱出する。厳密解は保証しない。
メタヒューリスティクス（遺伝的アルゴリズム・焼きなまし法）の具体例
生産スケジューリングで、各ジョブの順序を遺伝子列として表現し、総所要時間の短さを適応度として世代を回す。焼きなまし法では初期の「温度」が高いうちは大きく悪化する入れ替えも受け入れ、終盤は改善のみを受け入れて解を固める。
メタヒューリスティクス（遺伝的アルゴリズム・焼きなまし法）は試験でどう引っ掛けられる？
実行するたびに解が変わり、最適解である保証も再現性もない。局所探索（山登り法）だけでは局所最適で止まる問題を確率的に回避する枠組みであって、探索時間を無限に取っても最適解に到達する保証があるわけではない。
メタヒューリスティクス（遺伝的アルゴリズム・焼きなまし法）と関連する用語
最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。