Tanaka & Hernan & Akimoto Laboratory
- 遺伝的アルゴリズムとは
John Hollandの Adaptation in Natural and Artficial Systems(1975)において導入された手法で最適化、探索アルゴリズムの一種である。
- 最適化とは？
最適化(optimization)...一定の状況の中で可能ないろいろなあり方の中から、最も好ましいものを選び出すこと。
数学的には条件付最大または最小の問題を解くことを意味する。
●最適化問題の例
→ある場所へ行く際、どのように行くのが一番よいか。（料金や時間を考慮して）
→トラックに荷物を積む場合どのように積めば多く積めるか？
→空気抵抗を考えた飛行機の翼の設計 etc...
- 遺伝的アルゴリズムとは？
遺伝的アルゴリズム(GA : Genetic Algorithm)とは、進化計算（複数個体を使用した最適化手法)の一種。
生物の過程にヒントを得た、基本原理を基にしている。
「生物は，交叉，突然変異，淘汰を繰り返しながら，環境に適合するように進化していく」と言われています．
環境に適合する度合い（以後，適合度と呼びます）を数値で表せば，進化して生き残った個体の数値は徐々に高くなっていくことになります．
GAでは遺伝子を持つ仮想的な生物の集団を計算機内に設定し、あらかじめ定めた環境に適応している個体が
子孫を残す確立が高くなるように世代交代シミュレーションを実行し
生物集団を進化させることによって探索を行う。
●基本的な流れ
各個体に対して、それぞれ環境との適合度が計算される。
↓
低い適合度を持つ個体を淘汰させ、高い適合度をもつ個体を増殖させる。
↓
遺伝子の交叉突然変異を起こし、子孫の個体を作成する。
↓
そして最終的に、非常に高い適合度の個体を与える解を求める。