大域最適解局所最適解

"大域最適解"（Global Optimum Solution）と"局所最適解"（Local Optimum Solution）は、最適化問題に関する用語です。

大域最適解は、最適化問題の全域で最も良い解です。これは、すべての可能な解の中で、目標関數を最小化または最大化する解です。大域最適解を見つけることは、その問題の性質によっては非常に難しく、最適化アルゴリズムが探索領域全體を広範囲にパラメータを調整して探索する必要があります。

局所最適解は、最適化問題の特定の領域で最も良い解です。これは、特定の領域內では目標関數を最小化または最大化する解ですが、その領域外にはより良い解が存在するかもしれません。局所最適解を見つけることは比較的簡単ですが、これらの解が大域最適解であるかどうかを判斷することは困難です。

最適化問題の解決には、多くの最適化アルゴリズムが用いられますが、多くの場合、アルゴリズムは局所最適解を見つけて終了します。これは、アルゴリズムが探索する範囲が限られており、探索領域外にあるより良い解に到達することができないためです。大域最適解を見つけるためには、アルゴリズムが探索領域を広くすることが必要になりますが、これは計算量が大きくなったり、時間がかかったりすることがあります。