Genetic Algorithm
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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。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。
遺伝的アルゴリズム
遺伝的アルゴリズム （いでんてき-、 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。