では、最後に今までの総まとめとして、実際に遺伝的アルゴリズムを用いてナップサック問題を解いてみます。そうすることで、みなさんにも遺伝的アルゴリズムの良さが具体的にわかってもらえるはずです。
村上・泉田研究室 遺伝的アルゴリズム
では、最後に今までの総まとめとして、実際に遺伝的アルゴリズムを用いてナップサック問題を解いてみます。そうすることで、みなさんにも遺伝的アルゴリズムの良さが具体的にわかってもらえるはずです。
遺伝的アルゴリズムxニューラルネットワーク（NeuroEvolution）でOpen AI Gymの山登りをさせた話 - Qiita
どうも、オリィ研究所（http://orylab.com/） の ryo_grid こと神林です。 今回は前回、Open AI Gymの二足歩行ロボを歩かせたNEATという手法で、他の課題も解けるか試してみようということで、パワー不足の車が振り子の要領で勢いをつけて山を登る、という課題を解かせてみます。 前回のお話 前回は遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークを組み合わせた手法であるNEAT(NeuroEvolution of Augmenting Topologies)を用いて二足歩行ロボを歩かせました。 遺伝的アルゴリズムxニューラルネットワーク（NeuroEvolution）でOpen AI Gymの二足歩行ロボを歩かせた話 ただ、パラメータが多数あり、課題ごとにチューニングしないと性能が出ないのではないかという点に疑問が残りました。 そこで、今回は上述の課題を同じプログラムを用
「遺伝的アルゴリズム」という手法で、ただのモザイクから“進化”したエッチな画像を題材にしたアート作品のNFT（ノンファンジブルトークン）が、4月1日からオークションサービスのOpenSeaに出品されている。現在の価格は0.33ETH（イーサリアム、約7万2500円）。 NFTとは「代替不可能なトークン」という意味で、ブロックチェーン技術を使ったデジタルトークンのことを指す。所有者履歴などをブロックチェーン上に記録するため、データが改ざんできず、デジタルな作品でも真贋や所有権を証明できるとされている。 作品の名前は「Ecchi Pics: the First 10000 Generations」。個人開発者の群青ちきんさんが1月に始めたプロジェクト「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」で制作した画像500枚を組み合わせたものだ。 このプロジェクトは、専用のページにランダムに生成
まず回帰分析とは 回帰分析とは何らかの目的変数を別のパラメータ（説明変数）から導き出すモデルを考えることです。 例えばある人の身長は遺伝によりその人の父親の身長と相関があると考えられます。この時息子の身長を「目的変数」として父親の身長から息子の身長を推定することを考えます。 まず、何人もの人の父親の身長(x(i))と息子の身長(y(i))を調べてデータを作ります(x(1),y(1)), x(2),y(2)), x(3),y(3))...)。それをプロットしたところ下図のようになったとします。 この時、なんとなく以下の直線のような関係があると推測できます。式で書くと$y=ax+b$です。 ではどのようなa,bを選ぶのが一番いいのでしょう？ それは誤差が一番少なくなるa,bです。具体的には$y=ax+b$で計算したyの値（理論値）と実際のyの値の差（の2乗）の和（ 残差平方和 ）が最小になるa
遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm:GA)の基礎 花田 良子, 細江 則彰, 梶原 広輝, 吉井 健吾, 吉田 昌太, 千野 晋平, 廣安 知之, 三木 光範 ISDL Report No. 20050809002 2005年 6月 7日 1 Genetic Algorithm（GA） 1.1 GAの歴史 GAは, 1960年代の終わりから1970年代のはじめに, J.Hollandによって考案されたアルゴリズムで, 自然界の進化のメカニズムを計算機上で模倣した手法である. 応用面での実用的な成果はあるもの, 理論的な研究の発展がそれほど見られなかったため, 比較的最近になるまで世間からはそれほど注目されなかった. しかし1985年に, カーネギー・メロン大学において, 第１回の遺伝的アルゴリズムに関する国際会議が開催されたことが契機となり, 最適化・適応・
CESL Copyright CATS 2009[2009 年7 月22 日]1 遺伝的アルゴリズム GA 入門 ～遺伝的アルゴリズムを用いたテストケースの生成～ 目時 伸哉† 本稿では最適化アルゴリズムの1 つである遺伝的アルゴリズムGA の入門的解説を行う. 遺伝的アルゴリズムGA がMichigan 大学のJ. H. Holland によって最初に提唱されたのは 1970 年代のことである. それ以来, GA は他の最適化手法に比べ, 比較的早い時間で近 似解を探索できると期待されている. 本稿では, まず GA を取り巻く最適化手法全般につ いて説明する. 続いてGA に関する用語の定義や手法を解説し, 最悪実行時間を検証す べくテストケース群の生成にGA を適用した事例を紹介する. An introduction to Genetic Algorithm ～GA-based T
実用的な時間で厳密解を求めるのが難しいような問題によく使われる手法として、遺伝的アルゴリズムというものがある。 Wikipedia - 遺伝的アルゴリズム 遺伝的アルゴリズム（いでんてき-、Genetic Algorithm、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。 （中略） 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。 学習理論などをやってるうちの研究室でも馴染みはあり、群衛星のパラメータ最適化に使った論文を出した人もいる。つい先
最新鋭技術の導入によって、700系の時速250kmより20km速い時速270kmできついカーブも曲がれるようになったN700系。しかし、700系の先頭形状のままスピードアップすれば、騒音の原因となるトンネル微気圧波もまた約1.26倍になってしまう。この微気圧波を以前と同程度に抑え、騒音を出さないようにするために、2007年7月1日にデビューしたN700系の“顔”は「エアロストリーム」から「エアロ・ダブルウィング」へと進化したという。 だが、その開発には、解決すべき多くの難題が待ち受けており、「遺伝的アルゴリズム」によるシミュレーションなどの最新科学技術と、熟練の開発者ならではの“大いなる発想の転換”が必要だった！ 微気圧波を抑えるには、単純に考えると、先端形状をもっととがらせればよかったが、「1号車の客席数を変えてはいけない」「1号車の車両の長さも変えてはいけない」という条件が付けられたと
2017.08.21 プロフェッショナルサービス事業部 高江洲 勲 「遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm：以下、GA）」とは、生物が自然淘汰や交叉、突然変異を何世代にも渡って繰り返しながら（環境に適応するように）進化していく様をシミュレートするもので、様々なタスクにおける最適解の探索に利用されています。実用例としては、N700系新幹線における、空気抵抗が少ない先頭車両形状の計算、Fuzzer（American Fuzzy Lop）における、より多くのプログラムPathを通るFuzzの生成等があります。 今回は、このGAを脆弱性診断の領域に拡張し、Webアプリケーションの脆弱性を検出するための検査値を自動生成する検証を行いましたので、検証手順と結果を紹介します。なお、Webアプリケーションの脆弱性は多種多様ですが、今回は反射型のXSS（Reflected Cross si
概念と全貌の理解 まずはアルゴリズムの概念と全貌を理解したいのでインプットしていきます。 こちらはサックリ全貌が理解出来ます。わかりやすいです。 生物界の進化の過程を模倣したアルゴリズムなので直感的に理解しやすいと思います。細かいところはともかくたぶん一回読めはなんとなくわかるはず。 OneMax問題 Pythonの遺伝的アルゴリズムのライブラリDeapを使って実装していきます。 OneMax問題という非常に簡単な問題を遺伝的アルゴリズムで解いていくわけなのですが、OneMax問題というのは、0,1でランダムに初期化されたビット配列を全て1にするという非常にシンプルな問題です。 例えば初期化時の個体が、 [1,0,1,1,0,0,0,1,0] だったものを遺伝的アルゴリズムで進化させることで [1,1,1,1,1,1,1,1,1] こういう個体に近づけていくということです。 早速実装してみ
今回エンジニアブロクを担当する小瀬です。 先日、将棋のAIが現役のプロ棋士に勝つなど、なかなか話題を集めている人工知能ですが今回はGA（Genetic algorithm、遺伝的アルゴリズム）と呼ばれる手法で謎の生物に歩行学習をさせてみようかと思います。 ■GAとは？ GA（遺伝的アルゴリズム）についてザックリと説明すると、ランダムで与えられた数値、アルゴリズムを用いて徐々に学習・遺伝させながら解を求めていく進化的アルゴリズムの一種です。 今回のケースでは、４本足を持ったモデルに関節の回転パラメータ等をランダムで与え、より効率よく歩けるよう学習させていきます。本来は決まった解の無い問題の最適解を探したり、ロジックそのものをランダムで組み換えより高度なアルゴリズムを自動で生成させたりなど、複雑なシチュエーションで利用される事が多いのかなと思います。 ■進化(学習)のしくみ それでは、実際にど
雑談力がつくニュースアプリ
2007年7月1日、ついに新しい新幹線がデビューする。ずいぶん前から話題沸騰で、700系から進化したN700系のさまざまなスペックが各種メディアで公開されているが、中でもやっぱり１番気になるのは、あの先頭車両の形状、すなわち“顔”だ。 あの“顔”を見た瞬間、“新幹線”と同じ1964年にこの世にデビューしたものの、最近とみに「オヤジ」化し、もう〈みずみずしさ〉や〈さわやかさ〉で 勝負できなくなってしまった尼崎太郎としては、思わず『し……しぶい！ オトナの男の凄みと色気がぷんぷん匂ってくるで』とつぶやき、感極まって叫ん だ。 「そっか、甘いマスクが売りのアラン・ドロン顔から、気迫と深みが命のチャールズ・ブロンソン顔になりよったんや！」 何？ どういう意味かよく分からない!? ならば、早速、2人……じゃなかった、2両の面構えを比べてみてよう。 ■ こんどの新幹線の顔はチャールズ・ブロンソン？
新型新幹線「N700系」の“顔”を生んだ「遺伝的アルゴリズム」の秘密【その１】 - 日経トレンディネット
2007年7月1日デビューの新しい新幹線「N700系」はすごい！ たとえば、電力消費量を700系より19％も削減するなど、環境性能が大幅に向上。人間工学に基づいて設計されたシートで乗り心地も最高。そして、これまで時速250kmでしか走れなかったカーブでも、車体を台車からほんの少し持ち上げ、車体をカーブの内側へと傾けることで時速270kmにスピード・アップ！ 東京～新大阪間の所要時間を５分も短縮した!! だが、そのスピード・アップこそが、新幹線に新たな難題を投げかけた。そして、その超難題をクリアすべく、N700系の選んだ答えが「“顔（先頭形状）”の形を進化させること」だった。あの“顔”には、科学的な理由（わけ）があった。その謎に科学大好きな尼崎太郎が徹底的に迫った！ 2007年7月1日、ついに新しい新幹線がデビューする。ずいぶん前から話題沸騰で、700系から進化したN700系のさまざまなスペ
遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithms : GAs）は生物が環境に適応して進化していく過程を工学的に模倣した学習的アルゴリズムである． 自然界における生物の進化過程においては，ある世代を形成している個体の集合，すなわち母集団の中で，環境により適応した個体がより高い確率で生き残り，次の世代に子を残す．このメカニズムをモデル化し，環境に対して最もよく適応した個体，すなわち目的関数に対して最適値を与えるような解を計算機上で求めようというのがGAの概念である． GAでは，個体（Individual）は設計変数の値がコーディングされた染色体（Chromosome）と呼ばれる文字列上で表現され， この染色体をデコーディングすることにより設計変数を読み出し，目的関数の値を計算する． このとき，染色体の構造のことを遺伝子型（Geno Type），これによって定まる個体の形質を表現型（
Linuxカーネルを遺伝的アルゴリズムを使って動的にチューンするパッチをJake Moilanenがlkmlに投稿した。このパッチはanticipatory IOスケジューラと現在-mmでテストされているzaphod CPUスケジューラを改造し、遺伝的アルゴリズムを提供する新しいカーネルライブラリを使って動作中に特定のワークロードにあわせて常に自己を自動チューンするように改善した。まだ荒削りながら、UnixbenchおよびSpecJBBで1-3%の性能改善が見られたという。パッチはあくまで実験であり、特にキモである評価関数にまだまだ改善の余地があるそうだ。 遺伝的アルゴリズムは突然変異と自然淘汰による生命の進化をモデルにした手法で、このパッチではさまざまなスケジューラのパラメータの組合せを「子」として合成し、それぞれを一定時間、実際のシステムで動かした後に評価しする。そして、評価の悪かった
はじめに ブロック崩しを攻略する人工知能を開発しています。今回は今までの流れを無視して遺伝的アルゴリズムを実装してみました。強化学習は一個体の学習ですが，遺伝的アルゴリズムは個体群の学習といったイメージです。 ※ナップザックかナップサックかの問題はここでは気にしない。 ※遺伝的アルゴリズムは複数種類があるようで，何が正しいのかわからなかった。今回のコードはかなり素人レベルのものです。間違っていたり，疑問があればコメントお願いします。 ナップザック問題とは，ある容量のナップザック１つと，数種類の品物(それぞれ価値と容量)が与えられ，ナップザックの容量を超えない範囲でいくつかの品物を入れた場合，ナップザックに入れた品物の価値の和が最大となる組み合わせを求める問題。 画像：wikipedia ナップサック問題 問題によって設定は変わるが，今回はある種類の品物は一つしかないとする。ただし，偶然複数
「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」 において腕の生成が安定しない理由を「This Anime Does Not Exist」と比較しながら考えてみた。果たして人類は腕をエッチだと思っていないのか。モザイクをエッチと思うようになるのか。 ついでに、生成された画像の著作権についても少しだけ考察してみた。 人はモザイクにエッチを見る 表情豊かな「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」 エッチさに腕は必要ない？ このアニメは存在しない 学習不足 写真撮られるときなんでピースすんの？ 人が選別している 著作権について考える 性的なコンテンツとのお墨付きを得る 人はモザイクにエッチを見る 皆さんご存じの「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」は、その名の通り遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を生成する試みである。二枚の画像が表示され、訪問者がエッチだと思う方を選
遺伝的アルゴリズム 用語説明
分散遺伝的アルゴリズム研究グループ 研究レポート 遺伝的アルゴリズム 用語説明 遺伝的アルゴリズム 用語説明 佐野 正樹 2002年 5月 22日 1 はじめに 本ドキュメントは，研究報告に関連する用語の簡単な説明を記載したものである． 2 用語（未整理） [B] [C] [E] [F] [G] [H] [I] [J] [L] [N] [O] [P] [S] ■ B ベイジアンネットワーク（bayesian network） 多くの変数があるときに，変数間の定性的な依存関係をグラフ構造によって表し，定量的な関係を条件付き確率で表したモデル．任意の確率分布を表現できる． 吉田さんの報告 関連 : [第49回報告] ■ C Compact Genetic Algorithm : compact GA G.R. Harik ＆ F.G. Lobo ＆ D
遺伝的アルゴリズムで巡回セールスマン問題を解いてみる ～とりあえず on EC2～ - サーバーワークスエンジニアブログ
技術2課の白鳥です。 AWS Lambda が発表されて以後、クラウド界隈ではサーバレスアーキテクチャという考え方が広まっています。で、私はとりあえず、学生時代に研究していた流体画像処理をサーバレスにしてみました。最近は遺伝的アルゴリズムをサーバレス分散処理で動かそうと目論んでいます。まだサーバレスにも分散処理にもできていないのですが orz これまでの進捗をまとめてみます。 用語の説明 巡回セールスマン問題 とは あるセールスマンが、いくつかの都市を1回ずつ訪問して、スタート地点の都市に戻ってくるとします。各都市間の距離は分かっているので、なるべく総移動距離が短くなるように、都市を回る順番を決めたい、みたいな問題です。 この問題の厄介な点は、「訪問する都市の数が増えると急激に難しくなっていく」というところです。例えば、A, B, C, Dという4つの都市しかなく、セールスマンのスタート地
Python3 進化する自動売買BOTのつくりかた：遺伝的アルゴリズムによる最適パラメータ探索手法の解説②｜magito
こんにちは！magito(@magimagi1223)です。 前回の解説①では、遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm : GA）についてざっくりと説明しました。「GAとは、生物進化の仕組みを模倣して作られた機械学習の一種で、これを使うと自動売買BOTの最適パラメータを見つけることができるかもしれない！」ということでしたね。 そして今回の解説②では、いよいよGAを自動売買BOTのバックテストプログラムに実装し、最適パラメータを探索してみたいと思います。ソースコードをみながら実践的に説明していきますが、プログラミングを始めたばかりの方でもついてこれるように、できるだけ平易な説明を心がけますのでどうぞお付き合いください！ -------------------------------------------------------- 目次1. 事前準備 2. バックテストプロ
前置き 遺伝的アルゴリズムはパラメータの調整や組み合わせ最適化のような非常に単純な例で紹介されることが多いですが、少しの工夫でアルゴリズムやプログラムの自動生成が可能になります。 前提知識 変異、遺伝、淘汰などによる生物の進化の考えに基づいた探索アルゴリズムです。 遺伝子型 突然変異や交叉のような遺伝的操作を行う対象となる型です。 表現型 適応度の評価対象となる遺伝子型から発現した個体です。 様々な遺伝的アルゴリズム 遺伝的プログラミング 遺伝子型が木構造 Wikipedia 遺伝的ネットワークプログラミング 遺伝子型がネットワーク構造 Graph Structured Program Evolution (GRAPE) 遺伝子型が一次元配列 表現型がグラフ構造 横浜国立大学学術情報リポジトリ ループが必要なアルゴリズムも表現でき、高い確率で階乗やフィボナッチを求めるプログラムを自動生成で
だいぶ前からこれの真似をしてみたくて色々調べてるんだけど、そもそも遺伝的アルゴリズムの知識が無いのでピンとこない。↓ http://qiita.com/haminiku/items/a032d94e4f0d862df2b2 遺伝的アルゴリズムって、機械学習とは違うんですかね？ 機械学習と同じように、遺伝的アルゴリズムも何か手軽なライブラリが無いかと探してみたら、C#で書かれたものを見つけた。↓ GeneticSharpは高速で拡張性があり、マルチプラットフォーム、マルチスレッドに対応したC#の遺伝的アルゴリズムライブラリです。GeneticSharpを使えば遺伝的アルゴリズム(GA)を使用したアプリケーションを手軽に開発することができます。 GeneticSharpは、ASP, .NET MVC, Web Forms, Windows Forms, GTK#, Unityといった様々な.N
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RでGA(遺伝的アルゴリズム) - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですDecodeとEncodeについて † Decode (binary文字列(gene)を数値にする) binary2integer binary2real Encode (数値を binary文字列(gene)にする) integer2binary real2binary 扱う対象の数値範囲などを考えながら binary文字列長あるいは Decode, Encode方式を考える。 例えば、関数に与える数値が整数でもよいなら integer系の encode/decodeでよいが、 実数にしたいなら 変数の区間(from, to)や binary長(size)を定義した上で real系の encode/decodeを 使う必要がある。 ↑ メインオブジェクトの作成 † 関数の最小/大値を探査す
多目的遺伝的アルゴリズム
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XGAG 遺伝的アルゴリズムによる翼型設計GUIアプリケーション - A Plane On The Sand
ご無沙汰しておりました。yuukivelです。 今回の記事は、遺伝的アルゴリズムによる翼型設計GUIアプリケーション XGAG XFOIL Genetic Algolithm Graphical user interface airfoil design tool の公開、および使い方の解説です。 XGAGは以下のレポジトリよりダウンロードできます。Window向けに.exeを用意しています。Mac用.appは少々お待ち下さい pythonを入れている人はソースコードも使用できます。（モジュールの要求あり） Windows https://dl.dropboxusercontent.com/u/36164244/XGAG_1.01_Win.zip (前バージョン : https://dl.dropboxusercontent.com/u/36164244/XGAG_1.00_Win.zip
米サンフランシスコで開催されたゲーム開発者会議「Game Developers Conference（GDC）2019」で3月21日、スクウェア・エニックスの眞鍋和子氏と淡路滋氏は「Balancing Nightmares: an AI Approach to Balance Games with Overwhelming Amounts of Data」と題して講演を行いました。 両氏はスマートフォンゲーム『グリムノーツ』（2016年、スクウェア・エニックス）の運営に際し、新規キャラクターやアイテムの投入によってゲームバランスが崩れることを避けるために、遺伝的アルゴリズムを利用したチェック体制を構築したと語り、その概要とメリットについて説明しました。 増え続けるデータのもとで、ゲームバランスをどのように保つか『グリムノーツ』は元気が開発し、スクウェア・エニックスが運営するスマートフォン用
本記事の読者対象は ・人工知能っていうのはアバウトに知ってるけどよくわからない ・そもそも人工知能ってそこまで価値なくね？ ・やろうと思ったが数式を見て萎えて辞めた ・人工知能をやりたいがどうすればいいかわからない ・人工知能系のソースはムズすぎて読めない みたいな人を対象にしています。 遺伝的アルゴリズムは人工知能の一部として定義されていますが、 私からすると感覚的に二分探索のアルゴリズムを書いてる感覚です。 遺伝的アルゴリズムもアルゴリズムなので概念を理解すれば実装は簡単です。 本記事は実践的なので、そもそも遺伝的アルゴリズムを知らない人は対象外です。 ですが、安心してください。下記の神スライドを全部読んでアバウトに理解すればOKです。 (このスライドは神レベルで超効率的に遺伝的アルゴリズムを学べます。本にして売ってください) 遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm）を
【文献調査】実数値遺伝的アルゴリズムとは
【文献調査】実数値遺伝的アルゴリズムとは 平井 聡，廣安 知之，三木 光範 ISDL Report No. 20050706007 2005年 7月 5日 Abstract 本報告では，実数値遺伝的アルゴリズム（Real-coded Genetic Algorithms: RCGA)の概要について報告を行う． RCGAは，ビットストリング型ではなく，特有の遺伝的オペレータを適用する必要がある．そのため，本報告では， 突然変異，交叉といったRCGA特有の操作も報告を行う． 1 はじめに 本報告は，実数値遺伝的アルゴリズム（Real-coded Genetic Algorithms: RCGA)の概要について報告を行う． RCGAは，探索に用いる個体を従来のGAのようなビットストリングでなく，実数ベクトルを用いて表現を行う． それにより，RCGA特有の遺伝的オペレータを用いなければならな
[Python]FXシストレパラメータの最適化をランダムサーチでやってみる の続きです。ランダムサーチの代わりに遺伝的アルゴリズム(GA)を実装してみます。 準備 １時間足データの作成については、前回と同じです。 import numpy as np import pandas as pd import indicators as ind #indicators.pyのインポート from backtest import Backtest,BacktestReport dataM1 = pd.read_csv('DAT_ASCII_EURUSD_M1_2015.csv', sep=';', names=('Time','Open','High','Low','Close', ''), index_col='Time', parse_dates=True) dataM1.index += p
![[Python]FXシストレパラメータの最適化を遺伝的アルゴリズムでやってみる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0adea2db5a0c6f825b9fb3c86e8240012dc08da8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwdG95b2xhYiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NzgxNzc0NGZmZDhlOTE5OWNhZDUxNDg5MTk3Nzk0ZjQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D05dcda04440a792c82e73505a0da5b84)
巡回セールスマン問題と遺伝的アルゴリズム(GA)
巡回セールスマン問題と遺伝的アルゴリズム(GA) 巡回セールスマン問題(TSP)とは 巡回セールスマン問題 (Traveling Salesperson Problem : TSP)は、 セールスマンがN個の都市を1回ずつ通って巡回する最短の経路を見つける問題です。 TSPには多くの応用例があり、実用上でも重要な問題です。 例えば、プリント基盤に穴を空ける時の最適の順序はTSPです。 都市数をNとすると、(N-1)!/2種類の巡回経路があります。 したがって、数十都市になるとすべての巡回経路を調べることは 非常に難しく、都市の配置に法則性がなければ厳密解を求めることはできないと 言ってよいと思います。 そこで、近似解法で十分良い解を求めることになります。 近似アルゴリズム TSPを解くための近似アルゴリズムを３つ紹介します。 これらはTSPだけでなく、多くの最適化問題に応用できます。 ラン
遺伝的アルゴリズムの用語集
[ B ] ベイジアンネットワーク（bayesian network） 多くの変数があるときに，変数間の定性的な依存関係をグラフ構造によって表し，定量的な関係を条件付き確率で表したモデル．任意の確率分布を表現できる． 関連リンク : [ ベイジアン最適化アルゴリズムに関する調査（１） ] [ 第49回研究報告 ] ビルディングブロック（積木）仮説（building block hypothesis） 最適解に近い良い解は，部分解が組み合わされて生成されるという仮説．この仮説が成立するには，表現型が近い個体は遺伝子型も類似していること，遺伝子座間での干渉が少ないこと，といった条件が必要になる． [ C ] 形質遺伝（characteristic preserving） 親が持つ解の構成要素（building blocks）を子に適切に継承させること． 染色体（chromosome） 複数の遺
遺伝的アルゴリズムの基礎学習
遺伝的アルゴリズムの基礎学習 藤本万里子，廣安知之，三木光範 ISDL Report No. 20030704002 2003年 6月 17日 Abstract 本稿は，遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm: GA）の基礎学習に関する報告である． 一般的な単一母集団GA，およびGAの並列化モデルの1つである分散遺伝的アルゴリズム（Distributed Genetic Algorithm: 分散GA） の基本概念や各種オペレータについて調査を行った． その結果，GAは幅広い最適化問題に対して有効な手法である反面，いくつかの問題点を持っていることが明らかになった． また，そのような問題点を解決するため分散GAが開発されたことが分かった． 1 はじめに 遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm: GA）とは，生物の進化を計算機上で模倣し，適合・学習・
遺伝的アルゴリズム入門
遺伝的アルゴリズム入門(PowerPointファイル)･･･ご自慢の一冊です。・・・1.54MB。 遺伝的アルゴリズム入門(PDFファイル)・・・6.4MB。 遺伝的アルゴリズム入門に必要な果物カード(PowerPointファイル)・・・115KB。(ラグランジュ緩和入門と共通です) 遺伝的アルゴリズム入門に必要な果物カード(PDFファイル)・・・115KB。(ラグランジュ緩和入門と共通です) 理論関係(DEA・群論・AHP・IRTなど) に戻る
遺伝的アルゴリズム（GA） アルゴリズムの動作テストです。 内容 なるべく重ならないで、 なるべく小さな正方形内に収まるように、 箱の配置が進化していきます。 配置する箱の数や形は固定です。 更新するたびに結果が変わります。 var boxList = [ [12, 10], [18, 12], [20, 20], [20, 20], [13, 15], [20, 22], [15, 15], [20, 22], [25, 15], [20, 18], [20, 20], [20, 20], [13, 15], [20, 22], [15, 15], [20, 22], [25, 15], [20, 18] ]; var maxArea = 0; var N = 300; var L = boxList.length * 2; var V = 90; var descent = false
これの名前を決めるやつです。 ４つの候補の中から、画像の名前にふさわしいと思うものを１つ選んでください。 世代が進むごとにみんなの好みを反映した名前になるはずです。 詳しい説明 広告 基本的にはｘｘｘな画像の方と仕組みは同じです。 １世代に一定回数以上の「試合」を行い、その勝率が高い順に生存し、二個体で交叉して子を作ります。 今回は遺伝子数が少ないため、かなりダイナミックに変化するようにしています。 まず、生存個体の選出方法は、画像の方ではエリート方式（単純に勝率が高い順にN個選ぶ）でしたが、 こっちではルーレット方式（勝率が高い順に生存しやすくなる）を採用しています。 具体的な方法は次の通りです。 ①（個体の勝率）/(各個体の勝率の和) の確率で2個体を選び、次世代の生存個体に加える。ただしこの2個体は重複しない。 ②選ばれた2個体で交配し、その子も次世代の生存個体に加える。 ③生存個体
QWOPはキーボードの"q","w","o","p"のキーを使い陸上選手を走らせるゲームである。 www.foddy.net このゲームは物理演算？を使用しており、非常に難しいゲームで有名である。 ささちーはそんな難しいQWOPをクリアしたいという衝動に襲われてしまうのであった。 1章 ささちーの限界 2章 ニューラルネットワークか？遺伝的アルゴリズムか？ 遺伝的アルゴリズムの説明 3章 遺伝的アルゴリズムでQWOP 4秒でどこまでいけるか？ 6秒でどこまでいけるか？ 10秒でどこまでいけるのか？ まとめ 最後に 1章 ささちーの限界 ささちーがやってみたが10分経ってもほとんど進まずにストレスだけが溜まるのである。 こうなったら自分ではなくコンピューターにクリアしてもらおっと。 そこで考えつくのがニューラルネットワークか遺伝的アルゴリズムを使う方法である。 2章 ニューラルネットワー
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