コラム / 遺伝的アルゴリズム

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遺伝的アルゴリズム

 遺伝的アルゴリズムとは?

 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。

 目次

第1章 遺伝的アルゴリズムの考え方

遺伝的アルゴリズムは、ダーヴィンの進化論をモチーフにしています。ここでは、その遺伝的アルゴリズムの考え方について説明していきます。

第2章 遺伝的アルゴリズムの処理手順

実際に遺伝的アルゴリズムとはどういうものなのか、ここでは、実際の遺伝的アルゴリズムの動きを追って説明していきます。

第3章 遺伝的アルゴリズムの特徴

今なぜ、遺伝的アルゴリズムなのか? ここでは、遺伝的アルゴリズムの長所と短所について説明していきます。

第4章 ナップサック問題でのシミュレーション

最後に、実際にナップサック問題と呼ばれる問題でシミュレーションを行ってみました。その結果からわかることをお教えします。

付録 語句説明

 参考文献

森川幸人:"「マッチ箱の脳(AI)」 使える人工知能のお話" 新紀元社 2000年.

北野宏明 編:"遺伝的アルゴリズム" 産業図書 1993年.

電気学会GA等組合せ最適化手法応用調査専門委員会:"遺伝アルゴリズムとニューラルネット" 1998年.

Soft Computing lab.:"遺伝的アルゴリズム -Genetic Algorithm- "
http://kyu.pobox.ne.jp/softcomputing/ga/index.html

染谷博司:"遺伝的アルゴリズム入門"
http://www.es.dis.titech.ac.jp/~hiroshi/ga/ga_nyuumon.html

清水市立病院:"検査"
http://www.across.or.jp/shimizuhsp/

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