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定義-進化的アルゴリズムとはどういう意味ですか？
進化的アルゴリズムは、人工知能の進化的計算のコンポーネントと見なされます。 進化アルゴリズムは、人口集合の最小適合メンバーが排除される選択プロセスを通じて機能しますが、適合メンバーはより良い解が決定されるまで生き残り続けられます。 つまり、進化アルゴリズムは、複雑な問題を解決するために生物学的プロセスを模倣するコンピューターアプリケーションです。 時間が経つにつれて、成功したメンバーは進化し、問題に対する最適化されたソリューションを提示します。
Techopediaが進化アルゴリズムを説明
進化的アルゴリズムは、選択、生殖、突然変異などの生物学の概念を利用します。 進化的アルゴリズムには、次の3つの基本的なタイプがあります。
- 遺伝的アルゴリズム
- 進化的プログラミング
- 進化戦略
従来の最適化手法とは異なり、進化的アルゴリズムはランダムサンプリングに依存しています。 進化的アルゴリズムには、単一の最良の解を維持しようとする従来の方法とは異なり、候補解の集合があります。 進化アルゴリズムに関連する2つの前提条件があります。
- 候補となるソリューションを問題にエンコードする必要があります。
- フィットネス関数は、1〜100のスコアを返す必要があります。これにより、進化アルゴリズムを問題により適切に適用できるようになります。
進化的アルゴリズムには多くの利点があります。 最も大きな利点の1つは、柔軟性の向上にあります。ほとんどの進化アルゴリズムの概念は、複雑な問題にも適応できるためです。 ほとんどの進化的アルゴリズムは、客観的な目標にも適合します。 進化的なアルゴリズムを使用すると、アルゴリズムを特定のソリューションに固定することができなくなるため、より良い最適化が可能になります。
進化アルゴリズムに関連するいくつかの欠点があります。 1つは、進化アルゴリズムによって提供されるソリューションは、他の既知のソリューションと比較して優れているだけです。 そのため、アルゴリズムは、他の結果と比較して最適であるということだけが、ソリューションが完全に最適であることを証明することはできません。
