Нейросеть Gemini 1.5 pro
Нейросеть Gemini 1.5 pro
353

Алгоритм ветвей и границ

Новые нейросети и тарифы
+ бонус 30 руб. на счет
Начать

Алгоритм ветвей и границ (branch and bound) – это метод комбинаторной оптимизации, основанный на систематическом перечислении кандидатов решения с отсечением подмножеств, не содержащих оптимального решения. Использует две ключевые операции: ветвление (разбиение множества решений на подмножества) и оценку границ (вычисление верхних и нижних оценок целевой функции для каждого подмножества). Эффективность достигается за счёт раннего отсечения неперспективных ветвей на основе оценок границ, что существенно сокращает перебор вариантов.

А теперь то же самое простыми словами

Представь, что ты ищешь клад на острове с помощью карты. Вместо того чтобы копать везде подряд, ты делишь остров на участки и для каждого определяешь, может ли там быть клад. Участки, где клада точно нет, ты исключаешь из поиска. Оставшиеся участки делишь на ещё более мелкие части и снова проверяешь. Так работает алгоритм ветвей и границ - он решает сложную задачу, разбивая её на части и отбрасывая заведомо неподходящие варианты.

Привет!
Задайте мне любой вопрос
12:23
Нейросеть Gemini 1.5 pro Нейросеть Gemini 1.5 pro
668

Наличие стимула

Наличие стимула является ключевым принципом обучения с подкреплением, где алгоритм получает количественную оценку эффективности своих действий. Система формирует стратегию максимизации накопительного ...
Нейросеть Gemini 1.5 pro Нейросеть Gemini 1.5 pro
412

Накопленный опыт

Накопленный опыт в машинном обучении представляет собой механизм сохранения и использования информации о предыдущих состояниях и результатах обучения. Этот подход позволяет алгоритмам адаптироваться, ...
Нейросеть Gemini 1.5 pro Нейросеть Gemini 1.5 pro
372

Мягкое ограничение

Мягкое ограничение представляет собой метод регуляризации в машинном обучении, который позволяет алгоритму частично отклоняться от жестко заданных ограничений с начислением штрафных баллов. Этот подхо...
Термины подгружаются