生成論的アルゴリズム

遺伝的アルゴリズムの仕組みでは、自然界の進化を模倣した遺伝子操作の手法について説明します。このアルゴリズムは、次の手順で構成されています。 -1. 個体群の初期化- まず、ランダムに生成したソリューションの集合である個体群を作成します。各ソリューションは、問題を解くための潜在的な解です。 -2. 評価- 各個体群のメンバーは、問題に対する適合度に基づいて評価されます。適合度の高いソリューションは、最終的な解に近いです。 -3. 選択- 適合度の高い個体が選択され、新しい個体群を作成するために使われます。このプロセスにより、より優れたソリューションが維持されます。 -4. 交叉- 選択された個体群は、交叉と呼ばれるプロセスで新しいソリューションを作成するために組み合わせられます。これは、2つのソリューションを組み合わせて、両方の親の特性を持つ新しいソリューションを作成することを意味します。 -5. 変異- 新しいソリューションに、ランダムな変化である変異が導入されます。これにより、個体群の多様性が高まり、最適解を見つける可能性が高まります。 -6. 繰り返す- このプロセスは、すべてのソリューションが評価され、選択され、交叉され、変異されるまで繰り返されます。この反復プロセスにより、最終的に問題に対する最適なソリューションが見つかる可能性が高まります。