遺伝的アルゴリズム

デジタル大辞泉

いでんてき‐アルゴリズム〔ヰデンテキ‐〕【遺伝的アルゴリズム】

読み方：いでんてきあるごりずむ

《genetic algorithm》コンピューターのプログラミングにおいて、生物の遺伝子や自然淘汰(とうた)を模すことにより最適な解を導く手法。生成論的アルゴリズム。GA。

OR事典

遺伝的アルゴリズム

読み方：いでんてきあるごりずむ
【英】：genetic algorithm

生物の進化の過程を組合せ最適化問題を解く手法として取り入れたもの．候補解の集合を作り，それらに対し選択，交差，突然変異，淘汰という生物の形質遺伝と進化を模倣した過程を繰り返し，その解集団の目的関数値を向上することによって最適解を探索する手法．遺伝アルゴリズムともいう．

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遺伝的アルゴリズム

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/08/07 23:46 UTC 版)

遺伝的アルゴリズム（いでんてきアルゴリズム、英語：genetic algorithm、略称：GA）とは、1975年にミシガン大学のジョン・H・ホランド（John Henry Holland）によって提案された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である。人工生命同様、偶然の要素でコンピューターの制御を左右する。4つの主要な進化的アルゴリズムの一つであり、その中でも最も一般的に使用されている。

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遺伝的アルゴリズム

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/06/18 06:17 UTC 版)

「進化的アルゴリズム」の記事における「遺伝的アルゴリズム」の解説

これは EA の中でも最も一般的な手法である。問題の解を探索するにあたって数値の列を使用し（2進数を使うのが古典的だが、解決すべき問題に合わせて最適な形式が選択され、2進数になるとは限らない）、選択と変異に加えて事実上常に組み換えオペレータを適用する。

遺伝的アルゴリズム

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/09/01 15:14 UTC 版)

「グレイコード」の記事における「遺伝的アルゴリズム」の解説

遺伝的アルゴリズムや分布推定アルゴリズムなどにおいて、数値を表現するのに、グレイコードが使われることがある。多くの場合、結果が改善される。