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村上・泉田研究室 遺伝的アルゴリズム
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。
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最適解を模索する遺伝的アルゴリズム
