Genetic Algorithm

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イントロダクション - 遺伝的アルゴリズム イントロダクション - 遺伝的アルゴリズム はじめに 遺伝的アルゴリズムとは、人工知能の分野で急速に広がっている進化的計算法の一部分です。 Genetic algorithms are a part of evolutionary computing, which is a rapidly growing area of artificial intelligence. あなたが推測するように、遺伝的アルゴリズムは進化に関するドーキンスの理論に起こされたものです。 簡単に言えば、遺伝的アルゴリズムは進化によって問題の答えを解くということです。
イントロダクション - 遺伝的アルゴリズム
Flashで遺伝的アルゴリズムを実装してみた | Oddwit あらすじ: Flashで、遺伝的アルゴリズム(GA)で巡回セールスマン問題を解くアプリを実装してみた。GAではパラメータのチューニングがかなり重要な要素だということが理解できた。 Flashで遺伝的アルゴリズムを実装してみた | Oddwit
FlashでGA:セールスマンよ、巡回せよ
遺伝的アルゴリズム 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年にミシガン大学のジョン・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。 概要[編集] 遺伝的アルゴリズムはデータ(解の候補)を遺伝子で表現した「個体」を複数用意し、適応度の高い個体を優先的に選択して交叉(組み換え)・突然変異などの操作を繰り返しながら解を探索する。適応度は適応度関数によって与えられる。 遺伝的アルゴリズム