遺伝的アルゴリズム (genetic algorithm)

進化を模倣した最適化アルゴリズム

遺伝的アルゴリズムは確率的多点探索アルゴリズムの一種である。遺伝的アルゴリズムでは、探索点を個体、探索点の集合を集団と呼ぶ。

  • アルゴリズム
    1. 集団から親を選ぶ
    2. 親に対して交叉オペレーターを適用し、子個体を発生させる(交叉・突然変異)
    3. 子個体及び集団から、新たな集団を作る(世代交代)
    4. ステップ1へ

生命の進化を観察した結果、次の2つのことが経験的にわかっている。

  1. 交叉では親(あるいは集団)と「似ている」子個体を発生させることがポイント。
  2. 世代交代では良い個体を選択すると同時に「多様性」を維持することがポイント。

近年は数理的な観点から、これらの操作を確率モデルを用いて表現したestimation of distribution algorithm (EDA)が注目されている。EDAでは交叉が「(良い個体の)集団の背後にある確率分布の推定と、その分布からのサンプリング」と定義できる。

--あかほ

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Last-modified: 2010-02-11 (木) 16:13:14 (2491d)