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On 1月 8, 2022 by

遺伝的アルゴリズムとは

遺伝的アルゴリズムは、制約付きおよび制約なしの最適化問題を解くための方法で、生物進化のプロセスである自然選択をベースとしています。 遺伝的アルゴリズムでは、個々の解の母集団を繰り返し修正する。 各ステップにおいて、遺伝的アルゴリズムは現在の母集団からランダムに個体を選んで親とし、その個体を用いて次の世代の子を生成する。 世代を重ねるごとに、母集団は最適解に向かって「進化」していきます。 遺伝的アルゴリズムでは、目的関数が不連続、微分不可能、確率的、非線形など、標準的な最適化アルゴリズムには適さないさまざまな問題を解決することができます。

遺伝的アルゴリズムでは、各ステップで主に 3 種類のルールを使用して、現在の集団から次の世代を作成します：

  • 選択ルールでは、次の世代で集団に貢献する親と呼ばれる個体を選択します。

  • 交叉の法則は2つの親を組み合わせて、次の世代の子供を形成する。

  • 変異ルールは、個々の親にランダムな変化を適用して子を形成する。

    古典的アルゴリズム 遺伝的アルゴリズム

    反復ごとに1点を生成する。

    各反復で点の母集団を生成する。

    決定論的計算でシーケンス内の次の点を選択する。

    乱数発生器を使用した計算で次の母集団を選択する。

    関連項目

    • 遺伝的アルゴリズムの用語
    • 遺伝的アルゴリズムの仕組み
    • 非線形制約解消アルゴリズム

関連項目

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