アルゴリズム の 焼きなまし法に関する解説。

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焼きなまし法

読み方、または別称:やきなましほう

焼きなまし法は一見するとITには関連性が無いように思えるが、英語ではSimulated AnnealingでSAと略記され、大域的な最適化問題への汎用の確率的メタアルゴリズムである。
言い換えれば、広大な探索空間内の与えられた関数の大域的で最適な解答に対して、ベストな近似値を与えるとして、S. Kirkpatrick、C. D. Gelatt、M. P. Vecchiらが1983年に考案した方法である。
先に述べたようにこの名称は、まさしく金属工学での焼きなましから来ている。焼きなましとは、金属材料を熱した後でゆっくりと冷やし、結晶を成長させる作業で、熱で原子は初期の位置から離され、よりエネルギーの高い状態へ移動する。しかし、ゆっくり時間をかけて冷却すれば、原子は初期状態よりも内部エネルギーがさらに極小な状態になる。
ITでの焼きなまし法では、探索空間の各点は物理システムの状態に対応し、最小化すべき関数は物理状態の内部エネルギーに対応する。したがって、目標はシステムを任意の初期状態から可能な限りエネルギーが最小の状態にすることである。

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