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。

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

↑

関連項目†

↑

リンク集†

↑

Freeware†

↑

関連文献†

トップ   編集 凍結 差分 履歴 添付 複製 名前変更 リロード   新規 一覧 検索 最終更新   ヘルプ   最終更新のRSS
Last-modified: 2010-02-11 (木) 16:13:14