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ノーベル賞
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自己組織化マップ(SOM:Self Organizing Maps)のソースプログラムの活用方法について 説明しています。
遺伝的アルゴリズムとは? ミシガン大学のジョン・ホランド(John H . Holland)が適応・進化のモデルとして考案した。1975年に著書"Adaptation in Natural and Artificial Systems"として出版。今日では主として最適化の手法としての応用研究が進んでいる。 遺伝的アルゴリズムは、適用範囲の非常に広い、生物の遺伝のメカニズム(ネオダーウィニズム)を模倣した学習的アルゴリズムである。生物が進化してきたような遺伝的な法則を工学的にモデル化し、また参考にして工学に役立つような学習方法を与えるものである。 定められた形のコードを1つの個体として、多数の個体を含む個体群を用意し、各個体に遺伝と同じようなメカニズムを働かせて進化させる。データ(=解の候補)を遺伝子(=記号)からなるコードとして表現し(これを染色体とみなす)、選択・交叉・突然変異などの遺伝
巡回セールスマン問題(TSP)とは? 巡回セールスマン問題 (the Traveling Salesman Problem) は,N個の都市すべてを1度ずつ訪問した後に最初の都市に戻る巡回路のうち、 最小の距離のものを求める問題である。 この巡回セールスマン問題に対してGAの応用を考えよう。 Partially Matched Crossover [PMX] 通常の交叉では、都市の重複が考えられるため、工夫する必要がある。ここでは連続した組の遺伝子対に着目し、交叉するPMXの手順を簡単に説明する。 一対の親染色体が以下のように与えられているとき、ある連続した部分列の組(この例では(3,7),(6,2),(1,5)の3組)に注目する。
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