遺伝的アルゴリズム
遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm, 以下 GA）は生物の遺伝と進化のモデルを利用した計算手法である．Holland により集団の適応を実現するシステムとして提案された後，現在までに様々な拡張が加えられた．多様な探索・最適化問題に応用される代表的な進化計算手法である．{4} 遺伝的アルゴリズムの仕組み
GA の枠組みは生物の遺伝・進化のアナロジーを用いて説明される．ダーウィンの自然淘汰のモデルは個体の形質と環境から決定される適合度を考え，生存競争によって選択された.適合度の高い個体が繁殖し，その形質を次世代の個体に伝えるとする．また，分子生物学のセントラルドグマは遺伝子が世代間で伝達され，個体の形質をその発現の結果とする．GA の進化モデルは対象問題の解のインスタンスを個体とみなし，一定数の解集合を集団（population）として保持する．個々の決定変数が遺伝子，その 1 次元配列が個体の遺伝子型（genotype）となる．解の評価値は個体の適合度（fitness）に対応する．進化のプロセスは複製（reproduction）と選択（もしくは淘汰，selection）の反復としてモデル化される．複製は集団から抽出した親個体から遺伝オペレータによって新たな子個体を生成する操作，選択は集団を適合度のより高い子個体によって置き換える操作である．複製と淘汰の反復の結果，集団はより適合度の高い個体によって占められていく．{5}
(´・ω・｀)何いってんのこれ
自然環境の変化に対応して進化してきた生き物が生き残るというもの
遺伝的アルゴリズムがやりたいこと
生き残ることができる性質（形質） を 問題のとある一つの解 とみなす
その解の集合 は 形質の集合だから 生物の遺伝子 とみなせる
あとはどの遺伝子が環境への適合率が高い、すなわち問題に対する適切な解になっている親の陰電子を選び子供に引き継ぐ
最後に残ったものが最適ないい感じの遺伝子であり、遺伝子＝いい感じの解 だからそれは最適になっている
(T_T)おそらく概論はこんな感じ
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参考文献
{4}{5}2020/1/9 01:56 進化計算 - 電気通信学会知識ベース
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