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1.
Chokudai Searchについて @chokudai (高橋
直大)
2.
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searchの亜種 • Colunさんに名前つけろって言われたから 適当に付けた – ぶっちゃけ名前つけるほどのアルゴリズム じゃないと思う – なんか名前あったらおしえてください
3.
Beam search • 幅優先探索の各階層において、評価が良 い順にd個のみを採用していく –
この際のdをビーム幅と呼ぶ D=3のサンプル 4番以下からの頂点からは 探索を行わない 8 7 7 9 8 7 7 7 6 8 8 8 8 8 7 6 6 3 2 7 6 4 4 3 2
4.
Beam search • 幅優先探索の各階層において、評価が良 い順にd個のみを採用していく –
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5.
Chokudai search • Beam
Searchのビーム幅を小さく設定し、 反復しながら徐々にビーム幅を広げてい く • こんな見た目なので昔はRainbow searchって呼んで た 8 7 7 9 8 7 3 8 7 2 8 8 1 8 8 6 6 6 2 8 7 7 6 3 2
6.
何が違うの? • 下のビームから上のビームに遷移しない – なので、探索する頂点がちょっと変わる
7.
メリット • 時間管理が極めて容易 • 評価コスト0で多様性を生みやすい –
スコアの安定性が生まれやすい
8.
時間管理 • ビーム幅の厳密な設定が不要 – 時間いっぱいまで増やしていけばいいだけ •
終了ターン数が解らない問題の場合も、 とりあえずの解がさっさと出るので予測 しやすい
9.
多様性 • ここ一番大切だけど書くの大変なので誰 か書いてください。
10.
デメリット • メモリたくさん使う – 次の階層に移っても、前の結果を残さないと いけない •
順位管理を動的にしないといけない – ビームサーチだと1回のソートで十分。大抵 は優先度付きキューで事足りるけど、ヒュー リスティックな枝刈入れたりすると大変 • 上手いこと多様性生かせないと評価値低 いの選んでるだけになっちゃう
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