記事「最適化アルゴリズムの効率における乱数生成器の品質の役割」についてのディスカッション - ページ 8

[Andrey Dik]

fxsaber #:
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マルチモーダルAOがある。今度の記事でそのうちのひとつを紹介する予定だ。マルチモーダルAOは、関連するロケ地をすべて、的を絞った方法で見つけようとします。

[fxsaber]

Andrey Dik #:

マルチモーダルAOがある。今度の記事でそのうちの一つを紹介する予定だ。マルチモーダルは、ターゲットを絞った方法ですべての重要なロケ地を見つけようとする。

とてもいいアイデアだと思う。興味を持って調べてみるよ

[fxsaber]

Andrey Dik #:

マルチモーダルは、あらゆる意味のあるロケ地を的を絞って見つけようとする。

これは、出力がロケールのみで、近隣を含まない場合にのみ意味がある。

[Andrey Dik]

fxsaber #:

出力が地域のみで、近隣地域がない場合にのみ意味がある。

例えば、ユークリッド距離の最小許容値によって近傍領域を切り離すことができる。

しかし、私はまだこの種のアルゴリズムについて具体的に話す準備ができていない。

[fxsaber]

Andrey Dik #:

例えば、ユークリッド距離の最小許容値によって、近隣を切り離すことができる。

その場合、あらかじめ近傍領域をクラスタリングし、各クラスタ内の不要な領域を切り離す必要がある。

[Andrey Dik]

fxsaber #:
そうなると、各クラスタ内の不要なクラスタを切り捨てるために、その前にクラスタリングが必要になる。

クラスタリングは探索戦略の一部としてアルゴリズムに組み込まれているので、クラスタは自動的に得られると推測される。

[Andrey Dik]

最適化スキームとそれに関連するすべてを一般的な形で、用語の問題に：

パラメータの各ブロックは、対応するメトリクスのセットを持つ個別のプロセス（実行）が対応するセットの個別の変形である。

[fxsaber]

Andrey Dik #:

例えば、ユークリッド距離の最小許容値によって、近隣を切り離すことができる。

私は頂点を実際に切断することで切り落とした（赤でマーク）。こうすることで、切り落とされたエッジが残り、そのエッジは他のローカル頂点よりも高くなる。そしてそこにAOが行きがちなのだ。

崖」全体を切るには？

[Andrey Dik]

fxsaber #:

私は頂点を切り落とした-実際に切り落とした（赤い印）。こうすることで、カットされたエッジが残り、そのエッジは他のローカル頂点よりも高くなる。そして、そこがAOが行きがちな場所なのだ。

崖」全体をカットするには？

この質問は、私が次の記事で言いたかったことに関連しているのではないかと思うのだが......。

しかし、このFFの例では、どのような頂点（またはエリア）が必要なのでしょうか？

[Andrey Dik]

上記と同じスキーム、同じFFの存在。誰がFFの分割を禁じているのか？- 誰も禁止していない。なぜFFを分割するのか、なぜこのスキームなのか、それは後述する。