遺伝的アルゴリズムを勉強する(1)-基本的なＯｎｅＭａｘ問題 - Qiita

遺伝的アルゴリズムの勉強 platypus、deapを動かすのに必要な遺伝的アルゴリズムの知識を、日経ソフトウェアの２０１９年３月号の特集記事をもとに勉強しています。 遺伝的アルゴリズムとは 遺伝アルゴリズムとは「選択（淘汰）」「交叉」「突然変異」と言った遺伝的進化を模したアルゴリズムです。 また遺伝的アルゴリズムは、乱数を多く利用するため、乱択アルゴリズムでもある。 解ける問題は次の２つを満たすこと。 ・入力パラメーターに対する数値化（評価）ができる問題 ・数値が最大化、最小化となる入力を探す問題 遺伝子：形質を表現するための構成要素 染色体：複数の遺伝子が集まったもの 個体：一つの染色体によって表現される形質（個体＝染色体と言う場合もある。） 個体が環境にどれだけ適しているかの評価値が「適応度」 この適応度を高めるために３つの操作を行う。 選択（淘汰）：適応度が高いものを残す（適応度が