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GA:Genetic Algorithm
コンピュータによってある問題の最適解を求めようとする際、試行錯誤によって目的とする解に近づいていくという解決手法のこと。
解の候補を複数用意し、これらを生物(遺伝子)と考える。より問題に適した遺伝子は自らのコピーを作ることができ、適さない遺伝子は死滅してしまう。コピーを作る際に突然変異・交叉がおきて新たな遺伝子が次々と生成され、自然淘汰によって最適解へ向けて遺伝子群が収束していくというやりかたである。
一意な探索手法がない場合、多項式時間で解ける探索手法がない場合などに活躍する。
この手法を使う限り、得られる解は理論上の最適解とは限らないが、現実的な時間で現実的な適解が得られるならばよしとすべきだろう。
拡張した物に、分布推定アルゴリズムがある。
hersy2013-05-17
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IT業界ビギナーのためのお勧め書籍55冊+α - 首藤一幸, Software Des... www.shudo.net2013-04-1850 users| あ | 遺伝的プログラミング |
|---|---|
| か | KLab×はてな エンジニア応援ブログコンテスト, グレイコード |
| さ | 最適化問題, ソフトコンピューティング, 創発, GA |
| た | 都営大江戸線 |
| は | 微分進化, 分布推定アルゴリズム |
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