Evolutionary computation - Wikipedia
In computer science, evolutionary computation is a family of algorithms for global optimization inspired by biological evolution, and the subfield of artificial intelligence and soft computing studying these algorithms. In technical terms, they are a family of population-based trial and error problem solvers with a metaheuristic or stochastic optimization character. In evolutionary computation, an
スーパーマリオシリーズで「クリア不可能なコース」が作成できることを数学的に証明 米MITの研究者ら【研究紹介】 レバテックラボ（レバテックLAB）
米マサチューセッツ工科大学（MIT）に所属する研究者らが発表した論文「You Can’t Solve These Super Mario Bros. Levels: Undecidable Mario Games」は、任天堂のスーパーマリオシリーズの一部のゲームにおいて、プレイヤーがクリアすることが理論上不可能なコースを数学的に証明した研究報告である。 keyboard_arrow_down 研究内容 keyboard_arrow_down 研究結果 対象となったゲームは、「New スーパーマリオブラザーズ」シリーズ（オリジナル版、Wii、U、2）と、「スーパーマリオメーカー」1および2の全ゲームスタイル（スーパーマリオブラザーズ1、3、ワールド、New スーパーマリオブラザーズU、3Dワールド）である。 研究チームは、これらのゲームにおいて、ステージがクリアできるかどうかの判定が決定不可
ビームサーチ - Wikipedia
コンピュータサイエンス分野において、ビームサーチとは、枝刈りをしながら木・グラフを探索するヒューリスティックな探索アルゴリズムである。ビームサーチは、枝刈りを行うことで幅優先探索を省コスト化したもので、幅優先探索は全探索を行うが、ビームサーチでは事前に決めておいた数の候補から、最良のものを選ぶ。[1]これは、貪欲法から候補数を広げた形ともいえる。 「ビームサーチ」という名前は、1977年にカーネギーメロン大学のラジ・レディによって付けられた。[2] 詳細[編集] ビームサーチでは、幅優先探索を使用して木構造を探索する。木の各レベルで、リストに保持してある現在のレベルのノードからたどれる次のレベルのノードを列挙して評価値順でソートする。[3]この時、次のレベルのノードのリストには上位からあらかじめ決められた数 個（このサイズをビーム幅という）のノードしか保持しない。次のレベルでは、その絞り込
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Meta-learning (computer science) - Wikipedia
