Messy GA
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/12/02 02:19 UTC 版)
「遺伝的アルゴリズム」の記事における「Messy GA」の解説
Messy GA とは積み木仮説、特に定義長 δ(H) が小さくなければならないという弱点を克服するために、Goldberg により提案された遺伝的アルゴリズムの拡張手法である。遺伝子表現は遺伝子座の位置とその値のペアで表現する。これに「カット」と「スライス」という手法で探索を進める。Goldberg はこれを用いて GA では非常に探索しにくい関数の最適解の導出に成功している。しかし、この手法は問題に対するかなり詳しい事前知識が必要なため、実際の応用例はほとんどない。
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