estimation of distribution algorithm (EDA)†

遺伝的アルゴリズムでは，新たに集団を生成する際，手持ちの個体群からリサンプリングするのが普通である． しかしそれではたかが知れているので，「いい個体」を生成する確率モデルを学習しながら，それに従って新たな集団を生成する方法である．

--あかほ

アルゴリズムとしては次のようなもの

  1. \(M\) 個の個体をランダムに生成して初期個体とする
  2. 終了条件を満たすなら終了
  3. 目的関数 \(f(x)\) について良い個体を \(N (\le M)\) 個選択
  4. \(N\) 個の選択した個体から，個体の確率分布を求める
  5. 求めた確率分布に従って，次世代の個体を \(M\) 個生成．ステップ 2 へ

-- しましま

↑

関連項目†

↑

リンク集†

↑

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: 2010-08-27 (金) 12:50:46