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探索 > 最良優先探索 > 均一コスト探索 均一コスト探索（きんいつこすとたんさく、英: uniform-cost search）は、重み付きの木や木構造やグラフを辿ったり探索するための探索アルゴリズムである。最良優先探索において、評価関数を根ノードから探索ノードまでのコスト
(1)さがしもとめること。
探索木とは、計算機科学において特定のキーを特定するために使用される木構造である。その木構造が探索木として機能するために、あるノードのキーは、そのノードの左の子ノードのキーよりは常に大きく、逆に右の子ノードのキーよりは常に小さい性質が必要である。 探索木はその木
〖cost〗
モンテカルロ木探索（モンテカルロきたんさく、英: Monte Carlo tree search、略称MCTS）とは、モンテカルロ法を使った木の探索の事。決定過程に対する、ヒューリスティクス（＝途中で不要な探索をやめ、ある程度の高確率で良い手を導ける）な探索アルゴリズムである。 モンテカルロ木
探索行動（たんさくこうどう）とは、動物に見られる周囲の状況を探索する行動のことである。狭義には、空間に対する探索行動である空間的探索行動（くうかんてきたんさくこうどう）のみを指すが、広義には、情報に対する探索行動である情報探索行動（じょうほうたんさくこうどう）を含む。
かも知れない。 位置1～4の中央の位置は、1 + (4 - 1) / 2 = 2 位置2のデータは3なので「N」、位置1も「n」とわかる。目的のデータは位置3～4にあるかも知れない。 位置3～4の中央の位置は、3 + (4 - 3) / 2 = 3 位置3のデータは5なので「N」。もし
をどのくらい動かすかを表すステップサイズを計算する。そのステップサイズを用いて、解を求める方法として、最急降下法、ニュートン法、準ニュートン法など、数多く存在する。ステップサイズは厳密に求める方法と近似的に求める方法がある。 次の勾配法の例は、第4ステップで直線探索を用いている。 反復カウンターを k = 0 {\displaystyle
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