USB9097この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。使い勝手の良いアルゴリズムですね。微分情報を使わないところも魅力です。評価関数の性格が多少悪くても、上手に最適をみつけてくれる、便利屋さんといったところでしょうか。種類の動作を含んだ設計がお勧めです。http://adl.stanford.edu/aa222/lecture_notes_files/chapter6_gradfree.pdf。絶対的な正解という考え方には馴染まない気がします。適用限界を明示するのが難しい。外部仕様を定めにくいですね。ブラックボックス的な試験設計は難しい。開発手法(管理)の観点からは、興味深い対象かもしれません(扱いが難しいということ)。いうわけで、ホワイトボックス的な試験に重点を置くのが良さそうです。悪くない方法かと思ったりもします。見やすい図が得られるまで乱数のシードをいろいろ試しました。パラメータの一部を固定して評価したいとき最適化の問題をあつかっていると、一部のパラメータを固定して推定したい。いう場面に出くわすことがあります。評価関数だらけになってしまって、何をやってるのか分からなくなりがちです。固定パラメータを補う関数を動的に生成するのも悪くないですね。目的を達することができます。変数の数が多めのデリケートな問題でも、良好な結果が得られることが多いですね。評価がしやすいところもポイントが高いです。注意が必要なのは、ダンピングファクターの初期値の調整くらいでしょうか。使いこなせない場面が、時々あります。特性を理解した上でないと、使いこなせないこともある。ブラックボックスの表面に、そういう細かな特性を認識できているかどうかで話が大分違ってきそうです。