遺伝的アルゴリズム ~Genetic Algorithm~ 遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm)とは、近似解を探索するアルゴリズム。 主にランダム性を持って要素を変化させる。進化的アルゴリズムの一つでもある。 このアルゴリズムはデータを遺伝子として表現し、一つ一つを個体とする。 その個体を複数用意して、適応度計算をし低いものを交叉や組み換え、突然変異させ解を探っていく。 個体を何世代も変化させていくので、組み合わせ最適化問題(後述)などで効果を発揮する。 遺伝的アルゴリズムの基本原理 遺伝的アルゴリズムの基本原理を説明する。 ここでは 個の個体と世代で行うと仮定する。 初めに現世代と次世代の個体が入る集合をそれぞれ一つずつ用意しておく。 現世代に個の個体をランダムに生成する。 評価関数を使用し、現世代の個体が持つ適応度を計算する ある確率において、次の3つのどれかを行い