The 2006 NASA ST5 spacecraft antenna. This complicated shape was found by an evolutionary computer design program to create the best radiation pattern. It is known as an evolved antenna. In computer science and operations research, a genetic algorithm (GA) is a metaheuristic inspired by the process of natural selection that belongs to the larger class of evolutionary algorithms (EA).[1] Genetic al
Linuxカーネルを遺伝的アルゴリズムを使って動的にチューンするパッチをJake Moilanenがlkmlに投稿した。このパッチはanticipatory IOスケジューラと現在-mmでテストされているzaphod CPUスケジューラを改造し、遺伝的アルゴリズムを提供する新しいカーネルライブラリを使って動作中に特定のワークロードにあわせて常に自己を自動チューンするように改善した。まだ荒削りながら、UnixbenchおよびSpecJBBで1-3%の性能改善が見られたという。パッチはあくまで実験であり、特にキモである評価関数にまだまだ改善の余地があるそうだ。 遺伝的アルゴリズムは突然変異と自然淘汰による生命の進化をモデルにした手法で、このパッチではさまざまなスケジューラのパラメータの組合せを「子」として合成し、それぞれを一定時間、実際のシステムで動かした後に評価しする。そして、評価の悪かった
遺伝的アルゴリズムとは、生物の進化の過程を真似て作られたアルゴリズムで、確率的探索(サンプル店を評価しながら探索する方法)、学習、最適化の一手法です。 この遺伝的アルゴリズムの最大の特徴としては、解空間構造が不明であり、決定的な優れた解法が発見されておらず、また、全探索が不可能と考えられるほど広大な解空間を持つ問題に有効であることが挙げられます。 その遺伝的アルゴリズムの基本を構成している重要な処理プロセスは、以下の3つになります。 ●選択 (selection) ●交叉 (crossover) ●突然変異 (mutation) そして、これらを繰り返し行うことで、人工的な進化を行い、最適解を発見していくのです。 このページでは、遺伝的アルゴリズムが一体どのようなものなのか、そして実際どのように使うのかについて、ご紹介していきます。
注意: 以下の内容は、遺伝的アルゴリズム(GA)をあまりよく知らない素人が 行ったシミュレーションの結果です。これを元に遺伝的アルゴリズムについて 何か知ったつもりになったり、他の人に知ったかぶりした時などに 起きた損害、かいた恥などには一切責任を取りませんのであしからず。 イントロダクション プログラムは小学生の頃から組んでいたが、まともに組み出したのは 中学生くらいからだろうか。当時プログラムという趣味はかなり マニアックで、「プログラマー=オタク」という図式がほぼ成り立っている頃 だった。僕らは非力なコンピューターを駆使し、ゲームを作ったり パズルを解くプログラムを作って速度を競ったりといろいろやったものだ。 さて、プログラムというと、普通考えるのはアルゴリズムの事だろう。 アルゴリズムとはある問題を解くとき場合の手順を抽象化したもので、 プログラムで表現するとほとんど整数を扱
GA= 遺伝的アルゴリズム Genetic Algorithm GP= 遺伝的プログラミング Genetic Programing ”進化研究の異分野応用”の代表的なもの。 生物科学における 適応 研究や 遺伝 研究が、情報処理分野において、コンピュータプログラム、人工知能、経済分析、建築工学などに応用されている。 『Excelで学ぶ遺伝的アルゴリズム』 伊庭 斉志 (著) オーム社 ; (2005/11) :第1部遺伝的アルゴリズム入門/第2部GAの実際的な応用例/第3部GAの発展 [Amazon] [bk1] 「進化論的計算手法」 伊庭斉志著 人工知能学会 知の科学 オーム社 2005年 「進化論的計算の方法」 伊庭斉志著 東京大学出版会 1999 「進化論的計算の方法」 「人工生命」有田隆也著 科学技術出版 1999年 ■ Evolve It!: Takay
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