Какой алгоритм нечёткого поиска быстрее?

Question

[iDennis]

Какой алгоритм нечёткого поиска быстрее?

Answer 1

[Сергей]

Алгоритм Монте-Карло быстрее всех.

Comments

[God Emperor]

Он же не поймёт шутки

[iDennis]

я вообще не понял, Вы конкретно можете написать?

[SeptiM]

Конкретно. Кидаете монетку, если орел -- вернуть печеньку, если решка -- котиков. Пользователям понравится.

Серьезно, если хотите нормальный ответ, ставьте вопрос адекватно. Что ищем? В чем ищем? Какая метрика похожести? Меняется ли область поиска?

[uvelichitel]

Вот если серьезно, Сергей, а вы способны хотя бы сформулировать метод Монте-Карло. Это же не просто монетку кидать. А то все горазды на красное словцо.

[Сергей]

uvelichitel Если вам специально нужно включать тег я вам сочувствую.

[Сергей]

Сергей тег < sarcasm >

Answer 2

[Kir]

Если целевая функция гладкая - градиентный спуск. Если нет - генетические алгоритмы.

Comments

[Mrrl]

Функция-то гладкая, но очень уж много локальных минимумов. Градиентный спуск в сочетании с монтекарлой для выбора исходных точек? Или сгладить до безобразия, чтобы локальных минимумов стало меньше?

[Kir]

Mrrl: Смотря что оптимизируется. По опыту применения метода обратных итераций в обработке изображений - выбор начального приближения не влияет существенно на качество результата, влияет только на скорость сходимости. Насколько я знаю с локальными экстремумами помогает бороться метод отжига, ну или совсем по-босяцки - нашли оптимум - "отошли в сторону" и прогнали оптимизацию еще раз. Если результат не лучше - оставили предыдущий вариант. Если лучше - продолжаем дальше искать.

[Mrrl]

Kir: Если брать изображения, то пусть это будет совмещение изображений для сшивки панорамы. Без поиска характерных точек - только по глобальному совпадению фрагмента :)