交差エントロピー法
term_id: cross_entropy_method
Category: basic_concepts
Definition
交差エントロピー法（CEM）は、離散問題および連続問題の両方に使用される強力な汎用最適化アルゴリズムです。これは、探索空間全体の確率分布を維持し、その分布からサンプリングを行うことで動作します。最も優れたサンプル（エリートサンプル）を選択し、それらの分布に基づいて確率分布を更新することで、最適解への収束を目指します。
Summary
モンテカルロシミュレーションを用いて、稀な事象の確率の推定を反復的に改善する確率的最適化手法。
Key Concepts
- モンテカルロシミュレーション
- 反復的改善
- 確率分布の更新
- エリートサンプル
Use Cases
- ロボットの経路計画
- ゲームAIの戦略最適化
- リスク分析における稀な事象の推定