遺伝的アルゴリズム概説

遺伝的アルゴリズム(ＧＡ)研究グループ
Research Group of Genetic Algorithms
ＧＡグループ
４回生斉藤宏樹
実問題へのＧＡの適用
タンパク質立体構造予測
新薬の開発，病気の解明に利用
エンジン噴射スケジュール
環境に優しいエンジンの開発
ＧＡは最適化手法の中でも汎用性が高く，
様々な実問題に対して適用可能
ゴルフボールの回転角検出
飛距離の出るボール・クラブの開発
生物の進化プロセス
有性生殖によって両親の形質を
子孫に伝える
親
遺伝子のコピーミスによる
新しい形質の獲得
環境に適合した個体ほど
子孫を残しやすい
遺伝的アルゴリズムのプロセス
０と１の遺伝子情報を組み合わせる
生成された遺伝子情報を変える
評価値の高い個体を選択する
分散GA
母集団を複数の分割母集団（島）に分割し，
並列分散ＧＡ（ＰＤＧＡ）
各島内で遺伝的操作を行う
対話型GA
対話型進化計算法の一つである，対話型GA(Interactive GA)
IGAは，GA操作における評価を人間が行う
人間の感性的な評価を
対話によりシステムに組み込む
IGAのアルゴリズム
並列分散対話型GA
ネットワーク上のコンピュータにより，複数人の感性を同時に処理
複数人の感性の融合，もしくは新しい感性の誕生が実現
実際のアプリケーション
オフィスのデザイン支援システム
家具の配色支援システム
Tシャツのデザイン支援システム
複数人の感性を融合し，デザインする
生物の進化プロセス
有性生殖によって両親の形質
を子孫に伝える
親
親
遺伝子のコピーミスによる
新しい形質の獲得
子
子
環境に適合した個体ほど
子孫を残しやすい

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