いでんてき‐プログラミング〔ヰデンテキ‐〕【遺伝的プログラミング】
遺伝的プログラミング
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2014/10/01 03:19 UTC 版)
遺伝的プログラミング（いでんてきプログラミング、英: Genetic Programming, GP）は、メタヒューリスティックなアルゴリズムである遺伝的アルゴリズムを拡張したもので、進化的アルゴリズムの四つの主要な方法論の内の一つでもある。
- 1 遺伝的プログラミングとは
- 2 遺伝的プログラミングの概要
- 3 関連項目
遺伝的プログラミング
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「遺伝的プログラミング」の解説
基本は遺伝的アルゴリズムと同じだが、解は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。
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遺伝的プログラミング (GP)
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/04/15 15:33 UTC 版)
「機械学習」の記事における「遺伝的プログラミング (GP)」の解説
生物の進化を模倣した進化的アルゴリズムに基づく技法であり、ユーザーが定義したタスクを実行するプログラムを探索する。遺伝的アルゴリズムを拡張・特化させたものである。所定のタスクを実行する能力によって適応度地形を決定し、それによってコンピュータプログラムを最適化させていく機械学習技法である。
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遺伝的プログラミング
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」の記事における「遺伝的プログラミング」の解説
「遺伝的プログラミング」も参照 遺伝的プログラミング（genetic programming;GP）は、J.Kozaによって提案された遺伝的アルゴリズムを拡張した物の一つである。遺伝子を木構造にすることで式やプログラムなどを扱えるようにした。工学分野だけではなく、経済分野などにも広く活用されている。
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