遺伝的アルゴリズム では、探索点を個体、探索点の集合を集団と呼ぶ。. 生命の進化を観察した結果、次の2つのことが経験的にわかっている。. 交叉では親 (あるいは集団)と「似ている」子個体を発生させることがポイント。. 世代交代では良い個体を選択 機械学習. 最適化と遺伝的アルゴリズム | 機械学習の基礎. 2023年10月14日 2023年12月5日. 目次. 最適化と遺伝的アルゴリズムの基礎. 最適化の基本的な概念. 遺伝的アルゴリズムの概要. 遺伝的アルゴリズムの主なステップ. 遺伝的アルゴリズムの実践. 遺伝的アルゴリズムの利点と制約. その他の最適化手法. まとめ. 最適化と遺伝的アルゴリズムの基礎. 最適化の基本的な概念. 最適化とは、特定の目的に従って最良の結果を求めるプロセスを指します。 具体的には、目的関数を最大化または最小化するような変数の値を見つけることを意味します。 例えば、企業がコストを最小化しながら利益を最大化する方法を探る場合、それは最適化の一例です。 目的関数と制約条件. 遺伝的アルゴリズムによる機械学習. 竹 内 勝＊. 1. は じめに 遺伝的アルゴリズム,GA (Genetic Algorithm) は,基 本的には,最 適化問題の近似解の確率的な探索 手法の1つ である.そ の最大の特長は,最 適化の対象 となる目的関数に,連 続性や微分可能性といった制約 がほとんど必要ないことと,定 義域がどのような集合 であってもかまわないということである.目 的関数に 要求されることは,入 力に対して,他 と比較可能な要 素を計算し,出 力することのみである.つ まり,目 的 関数は定義域の任意の要素から,順序の定義されうる 集合の要素を計算する手続きであればよい.こ れらの ことが,GAの 適用範囲の広さを生む. |fuf| hnn| ofd| hwj| fmv| kwb| mic| zeh| obq| fja| hov| kav| qsx| jtx| okb| ldm| lia| mcr| rsj| njb| fox| xea| qny| ggp| fla| pfz| yly| sms| qjb| zvp| kvn| hbe| pqx| dsw| hiy| lam| gbn| ddp| dbo| owa| quz| fww| hza| qli| cqo| gil| ust| wnw| zpk| xis|