動的最適化問題における汎用探索アルゴリズムの濫用

このブログ投稿では、単純な動的最適化問題に対して、ベルマン原理、ダイクストラ法、モンテカルロ木探索 (MCTS)、ポンティヤギン最大値原理の4つのアルゴリズムを比較しています。著者は、この特定の問題に対しては、専門的なアルゴリズム（ベルマン原理とポンティヤギン最大値原理）の方がはるかに効率的であること、汎用アルゴリズムは解を見つけることはできるものの、速度とメモリ使用量において非効率であることを発見しました。投稿には、各アルゴリズムの探索プロセスを視覚化するアニメーションと、パフォーマンスを比較するベンチマークが含まれています。