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遺伝的アルゴリズム 新川 大貴
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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．
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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
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プログラム
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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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