アルゴリズム の 遺伝的アルゴリズムに関する解説。

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遺伝的アルゴリズム

読み方、または別称:いでんてきあるごりずむ

遺伝的アルゴリズム(いでんてきアルゴリズム)とは、近似解を探索するメタヒューリスティックアルゴリズムのことである。1975年に、ミシガン大学のジョン・H・ホランド(John Henry Holland)によって提案され、人工生命同様、偶然の要素でコンピュータの制御を左右する。
4つの主な進化的アルゴリズムであり、もっとも一般的に使用されている。略称はGA。英語ではgenetic algorithmとなる。遺伝的アルゴリズムは、データを遺伝子で表現した「個体」を複数用意し、行う。この時、適応度の高い個体を優先的に選び、組み換え(交叉)・突然変異などの操作を繰り返して解を探索する。
適応度は、適応度関数によって与えられる。この手法のメリットは、評価関数の可微分性や単峰性などの知識がなくても、適応できるということである。ただし条件があり、評価関数の全順序性と、探索空間が位相(トポロジー)を持っていなければいけない。
また、遺伝子の表現の仕方で、組み合わせ最適化問題や、NP困難な問題などを適用化する。

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