最適化アルゴリズム（さいてきかあるごりずむ）

最終更新：2026/4/25

最適化アルゴリズムは、与えられた制約条件の下で、ある目的関数を最大化または最小化する解を探索する手順である。

別名・同義語最適化手法探索アルゴリズム

ポイント

最適化アルゴリズムは、機械学習、工学、経済学など、幅広い分野で利用されており、効率的な問題解決に不可欠である。様々な種類が存在し、問題の特性に応じて適切なアルゴリズムを選択する必要がある。

概要

最適化アルゴリズムは、ある目的関数を最も良い値に近づけるための計算手順です。目的関数は、最大化または最小化されるべき量であり、制約条件は、解が満たすべき条件です。最適化問題は、現実世界の様々な問題をモデル化するために使用されます。

最適化アルゴリズムには、様々な種類があります。代表的なものを以下に示します。

勾配降下法: 目的関数の勾配を利用して、解を反復的に更新していく方法です。機械学習で広く利用されています。
ニュートン法: 目的関数の2階微分を利用して、解をより効率的に探索する方法です。勾配降下法よりも収束が速い場合があります。
遺伝的アルゴリズム: 生物の進化の過程を模倣したアルゴリズムです。複数の解を同時に探索し、優れた解を組み合わせることで、より良い解を見つけ出すことができます。
シミュレーテッドアニーリング: 金属の焼きなまし過程を模倣したアルゴリズムです。温度パラメータを徐々に下げていくことで、局所最適解から脱出し、大域最適解を見つけ出すことができます。
線形計画法: 線形な目的関数と制約条件を持つ最適化問題を解くためのアルゴリズムです。オペレーションズリサーチで広く利用されています。

最適化アルゴリズムは、様々な分野で応用されています。