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遺伝的アルゴリズム 1310990107 新川 大貴.

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1 遺伝的アルゴリズム  新川 大貴

2 遺伝的アルゴリズムとは ∇生物が環境に適応して進化する過程を工学的に模倣した学習アル ゴリズム. ∇ある目的関数がすでにあり,それに対する最適解を求めたいとき に用いる. ∇利点は,実用的な時間で準最適解を求めることができること. ∇欠点は,厳密な解を求めたいときには向いていないこと.他の探索 手法と組み合わせなければならない.

3 遺伝的アルゴリズムの方法 問題のパラメータ1個ずつを遺 伝子とみなして割り当てる. 遺伝的アルゴリズム 初期集団の生成 適応度の評価
選択・淘汰 交叉 突然変異 世代交代 <最大適応度戦略>  「集団の中の一つがある閾値より大きくなったとき」や「決められた世代に達したとき」 など予め決められた評価をされれば終了する. 継続 終了条件の評価 終了 終了

4 プログラム

5 関連動画 『遺伝的アルゴリズムでブランコの漕ぎ方を学習させた。genetic algorithm Long』 参考文献 uting/genetic_algorithms.html 『遺伝的アルゴリズムとその応用』 corp.co.jp/jp/newsj_doc/ronbun_algorithm1.pdf


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