遺伝的アルゴリズムをGoで実装してみた - Fire Engine

こんにちは！つるべーです！ 最近は、進化計算と呼ばれるバイオミメティックな計算技法に興味を持っており、実装しながら勉強しています。 前回の記事では粒子群最適化（Particle Swarm Optimization: PSO）を実装しました。 今回は、遺伝的アルゴリズムという生物の進化の過程を模倣して作られた最適解探索アルゴリズムをGoでスクラッチで書いてみました。 遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm: GA） GAとは何か？という問いに対する答えとして、以下の一文が端的にその特徴を表していると思います。 生物進化における遺伝と適者生存による自然淘汰の仕組みをソフトウェア的に模すことで複雑な問題に対する最適解を探索する手法 引用：「遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm）を始めよう！」 GAでは、問題に対する解を個体の染色体、解の構成要素を遺伝子として表

[ytacky]

GAクソなつい

[matsumoto_r]

アルゴリズムを実装してしっかり試すのがとても良い。遺伝アルゴリズムにおいては突然変異を局所解に陥らない振る舞いとして表現されているのもわかりやすい。