進化戦略 - Wikipedia
進化戦略（しんかせんりゃく、英: Evolution Strategy, ES）あるいは進化的戦略（しんかてきせんりゃく）は、メタヒューリスティクスの探索アルゴリズムである。4つの主要な進化的アルゴリズム方法論の一つでもある。 進化戦略は、実数関数の非線形最適化問題を解く手法として、1960年代頃にベルリン工科大学の Ingo Rechenberg と Hans-Paul Schwefel により開発されたアルゴリズムである。 遺伝的アルゴリズムと同時期に提案され内容も「進化的な要素を関数の探索に用いる」という全く同じコンセプトの手法であるが、1990年代頃までは遺伝的アルゴリズムがアメリカを中心に研究が行われていたのに対し、進化戦略は主にヨーロッパを中心に全く独立の分野として研究が行われ、あまりお互いの交流はなかった。その研究内容としては数学的な解析が非常に多いのが特徴である。 進化戦略
進化的プログラミング - Wikipedia
進化的プログラミング（しんかてきプログラミング、Evolutionary Programming）は、4つの主要な進化的アルゴリズム方法論の1つである。 概要[編集] 人工知能の生成を意図した学習過程として、シミュレーションされた進化を使った Lawrence J. Fogel が1960年に最初に使った用語である。Fogel は予測機として有限状態機械を使い、それを発展させた。 その後、彼の息子の David B. Fogelにより実数関数の最適化問題を探索する手法に拡張され、進化的戦略と類似した方法に発展した。 進化的プログラミングの中心となるのは突然変異である。親ベクトルに対してランダムな変化を加えて子ベクトルを生成し、それらを評価して、ランダムに個体を選んで適用度を比較する。これによって次の世代を選び、解が収束するまでこれを繰り返していく。 現在、進化的プログラミングは他の3つの方
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