「進化的アルゴリズム」の版間の差分
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{{Expand English|Evolutionary algorithm|date=2022-06-18}}
'''進化的アルゴリズム'''（しんかてきアルゴリズム、'''evolutionary algorithm'''、'''EA'''と略記）は[[進化的計算]]の一分野を意味し、[[人工知能]]の一部である。個体群ベースの[[メタヒューリスティック]]な[[最適化]][[アルゴリズム]]の総称である。そのメカニズムとして[[生殖]]、[[突然変異]]、[[遺伝子組み換え]]、[[自然淘汰]]、[[適者生存]]といった[[進化]]の仕組みに着想を得たアルゴリズムを用いる。最適化問題の解の候補群が生物の個体群の役割を果たし、コスト関数によってどの解が生き残るかを決定する。それが繰り返された後、個体群の[[進化]]が行われる。▼
{{人工知能 | 研究手法 }}
▲'''進化的アルゴリズム'''（しんかてきアルゴリズム、'''evolutionary algorithm'''、'''EA'''と略記）は[[進化的計算]]の一分野を意味し、[[人工知能]]の一部である。個体群ベースの[[メタヒューリスティック]]な[[数理最適化|最適化]][[アルゴリズム]]の総称である。そのメカニズムとして[[生殖]]、[[突然変異]]、[[遺伝子組み換え]]、[[自然淘汰]]、[[適者生存]]といった[[進化]]の仕組みに着想を得たアルゴリズムを用いる。最適化問題の解の候補群が生物の個体群の役割を果たし、コスト関数によってどの解が生き残るかを決定する。それが繰り返された後、個体群の[[進化]]が行われる。
EAの例を以下に示す。これらの技法は本質的には同様だが、実装の詳細は異なっており、適用される問題の分野が異なる。
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;[[遺伝的プログラミング]]
:基本は遺伝的アルゴリズムと同じだが、解は[[木構造 (データ構造)|木構造]]の形式で表し数式やプログラムコードを表現する。[[適応度関数]]はその計算能力などで評価する。
;[[進化
:実数のベクトルで解を表し、探索を行うと同時に自己変異用のパラメータも更新していく。
;[[進化的プログラミング]]
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==関連技術==
*
*[[粒子群最適化]] - 動物の群れのふるまいに基づくもので、これもまた[[最適化問題]]を解くのに適している。
*[[蟻コロニー最適化]] - 蟻の群れが経路上のフェロモンでコミュニケーションすることに基づくもので、[[組合せ最適化]]問題を解くのに適している。
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*Poli, R., Langdon, W. B., McPhee, N. F. (2008), [http://www.gp-field-guide.org.uk/ ''A Field Guide to Genetic Programming''], freely available via Lulu.com.
*[http://www.it-weise.de/projects/book.pdf ''Global Optimization Algorithms - Theory and Application''], free e-book
{{最適化アルゴリズム}}
{{DEFAULTSORT:しんかてきあるこりすむ}}
[[Category:
[[Category:進化的計算]]
[[Category:最適化アルゴリズム]]
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