遺伝的アルゴリズム(読み)いでんてきアルゴリズム

大辞林 第三版の解説

いでんてきアルゴリズム【遺伝的アルゴリズム】

生物の進化過程に着想を得た、確率論的なデータ処理と適応度による選択などの操作でソフトウエアの最適化を図る手法。 GA 。

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世界大百科事典 第2版の解説

いでんてきアルゴリズム【遺伝的アルゴリズム Genetic Algorithms】

遺伝的アルゴリズムGenetic Algorithms(以下GA)は,生物進化(選択淘汰,突然変異)の原理に着想を得たアルゴリズムであり,確率的探索の一手法と考えることができる。ここでは,“探索”という言葉を広い意味で使用している。つまり,GAでは最適化や規則学習なども可能であるが,それらも解空間上での探索としてとらえているという意味で,GAは探索の一手法であるとする。歴史的にみるとGAは,ホランドJohn Hollandの《生物と人工的システムにおける適応Adaptation in Natural and Artificial Systems》(1975)において導入された手法である。

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日本大百科全書(ニッポニカ)の解説

遺伝的アルゴリズム
いでんてきあるごりずむ
genetic algorithm

GAと略される。集団でみた生物の遺伝、進化をモデルにして、発見的に解を探索するアルゴリズム(問題を解くための論理構造)。自然界では多数の遺伝子が共存し、想定された多数の課題から最適解を探索・選定して生き延びている。GAではこれをまねて、データを染色体のように扱い、まずは適当な遺伝子集団をつくり、それをあらかじめ定めておいた適応度の評価関数(生存条件)で評価して、適応度の高いものは増殖させ低いものは淘汰する(自然淘汰)。ついで残ったものの2組を組合せ、遺伝子の染色体の一部を交換(交配)して新しい遺伝子をつくるとともに、ランダムに一部の染色体を強制的に書き換え(突然変異)、ばらつきの多い新しい遺伝子集団をつくる。この操作を数百、数千世代にわたって繰り返すと適合性のよい解が得られる。1975年に組合せ最適化問題を解くためにアメリカのミシガン大学のホランドJohn Hollandが提案したもので、ルール型学習システムを発展させ、ニューラル・ネット(脳の神経網の働きをまねたネットワーク)、ロボット、人工生命などに応用されている。[岩田倫典]

出典 小学館 日本大百科全書(ニッポニカ)日本大百科全書(ニッポニカ)について 情報 | 凡例

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