遺伝的アルゴリズムとは? わかりやすく解説

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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コンピュータープログラミングにおいて、生物遺伝子自然淘汰(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

「遺伝的アルゴリズム」に似た言葉

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)』 (2023/04/17 06:09 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年ミシガン大学ジョン・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。


  1. ^ [CEDEC 2008#08]生き物を相手にするようなゲームを作る~遺伝的アルゴリズム”. www.4gamer.net. Aetas (2008年9月11日). 2021年4月9日閲覧。


「遺伝的アルゴリズム」の続きの解説一覧

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、解決すべき問題合わせて最適な形式選択され2進数になるとは限らない)、選択変異加えて事実上常に組み換えオペレータ適用する

※この「遺伝的アルゴリズム」の解説は、「進化的アルゴリズム」の解説の一部です。
「遺伝的アルゴリズム」を含む「進化的アルゴリズム」の記事については、「進化的アルゴリズム」の概要を参照ください。


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、数値表現するのに、グレイコード使われることがある多く場合結果改善される

※この「遺伝的アルゴリズム」の解説は、「グレイコード」の解説の一部です。
「遺伝的アルゴリズム」を含む「グレイコード」の記事については、「グレイコード」の概要を参照ください。

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