贪婪的日文

• 提案解法の第３段階では，彩色問題に対する貪欲法１３）を用いて，解探索のための初期状態を生成する．
  在提案解法的第３阶段中，使用针对着色问题的贪婪法１３），生成解搜索的初始状态。
• １つ目の方法は貪欲法１３）である．
  第１个方法为贪婪法１３）。
• ただし，拡張テンプレートを貪欲法で探索した場合（表１における手法（ｄ））よりは圧縮率という点で劣っている．
  只是，比起用贪婪算法搜索扩展模板时（用表１的方法（ｄ）），压缩率要相对欠缺一些。
• また，貪欲アルゴリズムにより得られた近似的最適解が必ずしもテスト系列圧縮の最適解とはならない可能性等が考えられる．
  另外，根据贪婪算法得到的近似最适解未必是测试系列压缩的最适解的可能性也可以考虑。
• 手法２は，代表色全体の中から最も構成要素の多い近似色のグループを次々に取り出すグリーディ（貪欲）なアルゴリズムである．
  手法２是从全体代表色中把构成要素最多的近似色的组不断取出的贪婪（贪欲）的算法。
• その際に，点や枝の距離を利用した上下界値などを求める貪欲的な手順を開発し，分枝限定法における効果的な利用法を示した．
  此时，开发了求出利用点和枝干距离的上下界值等的贪婪型程序，说明了分支限定法中的有效利用方法。
• 欲張り法とは，目的関数への貢献度を評価し，その評価に基づいて変数の値を一つずつ固定しながら可能解を構成する方法である。
  所谓“贪婪法”，是对向目标函数的贡献度进行评估、根据该评估在逐个固定函数值的同时构成可能解的方法。
• 提案方式では，ネットワークのある辺を初期辺とし，グリーディに被覆木を構築する被覆木構築アルゴリズムを，ネットワーク上の各辺を初期辺として適用する．
  所提方式以网络的某边为初期边，把贪婪构筑被覆树的被覆树构筑算法、把网络上的各边作为初期边来应用
• 表８より，モデル１ではＳＧＡ，貪欲解法以外の手法で動的計画法により得られた値（最適解）と同様の結果が得られることを確認できる。
  根据表８，通过模型１可以确认，通过ＳＧＡ、贪婪算法以外的方法，能够得出与使用动态计划法得出的值（最佳答案）相同的结果。
• 決定木における例空間の分割は，貪欲法による探索が通常用いられ，各部分集合においてクラスを最も良く分ける属性が判別ノードの属性として選択される．
  决策树中例子空间的分割，通常使用基于贪婪法的搜索，各部分集合中选择划分分类最佳的属性作为判别节点的属性。