遺伝的アルゴリズム(PP)

遺伝的アルゴリズム
1310990107 新川大貴
遺伝的アルゴリズムとは
∇生物が環境に適応して進化する過程を工学的に模倣した学習アル
ゴリズム．
∇ある目的関数がすでにあり，それに対する最適解を求めたいとき
に用いる．
∇利点は，実用的な時間で準最適解を求めることができること．
∇欠点は，厳密な解を求めたいときには向いていないこと．他の探索
手法と組み合わせなければならない．
遺伝的アルゴリズムの方法
遺伝的アルゴリズム
問題のパラメータ１個ずつを遺
伝子とみなして割り当てる．
初期集団の生成
適応度の評価
選択・淘汰
交叉
突然変異
<最大適応度戦略>
「集団の中の一つがある閾値より大きく
なったとき」や「決められた世代に達したと
き」
など予め決められた評価をされれば終了す
る．
世代交代
継続
終了条件の
評価
終了
終了
プログラム
関連動画
『遺伝的アルゴリズムでブランコの漕ぎ方を学習させた。genetic
algorithm Long』
https://www.youtube.com/watch?v=w1MF0Iz0p40
参考文献
http://www.sist.ac.jp/~kanakubo/research/evolutionary_comp
uting/genetic_algorithms.html
『遺伝的アルゴリズムとその応用』
https://www.fastcorp.co.jp/jp/newsj_doc/ronbun_algorithm1.pdf

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