Genetic Algorithm Tutorial
Genetic Algorithms in Plain English Introduction The aim of this tutorial is to explain genetic algorithms sufficiently for you to be able to use them in your own projects. This is a stripped-down to-the-bare-essentials type of tutorial. I'm not going to go into a great deal of depth and I'm not going to scare those of you with math anxiety by throwing evil equations at you every few sentences. In
遺伝的アルゴリズム - Wikipedia
遺伝的アルゴリズム（いでんてきアルゴリズム、英語：genetic algorithm、略称：GA）とは、1975年にミシガン大学のジョン・H・ホランド（John Henry Holland）によって提案された近似解を探索するメタヒューリスティックアルゴリズムである。人工生命同様、偶然の要素でコンピューターの制御を左右する。4つの主要な進化的アルゴリズムの一つであり、その中でも最も一般的に使用されている。 遺伝的アルゴリズムはデータ（解の候補）を遺伝子で表現した「個体」を複数用意し、適応度の高い個体を優先的に選択して交叉・突然変異などの操作を繰り返しながら解を探索する。適応度は適応度関数によって与えられる。 この手法の利点は、評価関数の可微分性や単峰性などの知識がない場合であっても適用可能なことである。 必要とされる条件は評価関数の全順序性と、探索空間が位相（トポロジー）を持っていることであ
進化的アルゴリズム - Wikipedia
進化的アルゴリズム（しんかてきアルゴリズム、evolutionary algorithm、EAと略記）は進化的計算の一分野を意味し、人工知能の一部である。個体群ベースのメタヒューリスティックな最適化アルゴリズムの総称である。そのメカニズムとして生殖、突然変異、遺伝子組み換え、自然淘汰、適者生存といった進化の仕組みに着想を得たアルゴリズムを用いる。最適化問題の解の候補群が生物の個体群の役割を果たし、コスト関数によってどの解が生き残るかを決定する。それが繰り返された後、個体群の進化が行われる。 EAの例を以下に示す。これらの技法は本質的には同様だが、実装の詳細は異なっており、適用される問題の分野が異なる。 遺伝的アルゴリズム これは EA の中でも最も一般的な手法である。問題の解を探索するにあたって数値の列を使用し（2進数を使うのが古典的だが、解決すべき問題に合わせて最適な形式が選択され、2進
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