Real-coded Genetic Algorithm: JGG + REX連続な多次元変数の最適化：実数値遺伝的アルゴリズム 世代交代モデルJGG ＋ 多親交叉REX 遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithms: GA）は、その枠組みのシンプルさと 特に高次元の多次元変数を持つ最適化問題における探索性能の高さ、 多目的最適化問題への対応など、実問題の要求に答えることができる最適化手法として 広く認知されています。特に連続パラメータをビット列の遺伝子に直さずにそのまま用いる Real-coded GA (RGA) はかなり強力な手法として多くの実問題に用いられています。 本ページでは、実数値ＧＡの一種であるJGG＋REXのJavaプログラムを 公開しています。JGG(Just Generation Gap) ＋REX(Real-Coded Ensemble Crossover) は、東京工業大学教授の小林重信先生がご提案された 世代交代モデルJGGと
https://jgap.sourceforge.net/
