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
人工免疫システム - Wikipedia
AIS は1970年代の免疫ネットワークの研究から始まった（Farmer、Packard、Perelson のグループと Bersini、Varela のグループ）。しかし、1つの分野として確立したのは1990年代中ごろである。Forrest らが1994年に negative selection の研究を始め、Dasgupta が Negative Selection Algorithm の研究を進展させた。 Hunt と Cooke は1995年に免疫ネットワークモデルの研究を開始し、Timmis と Neal がそれを進展させた。De Castro と Von Zuben、Nicosia と Cutello のクローン選択説に関する研究が知られるようになったのは2002年である。人工免疫システムに関する初の書籍は1999年の Dasgupta が編集したものである。 先天性免疫にヒン
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
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