（2022年6月） 翻訳前に重要な指示を読むには右にある [表示]をクリックしてください。 進化的アルゴリズム （しんかてきアルゴリズム、 evolutionary algorithm 、 EA と略記）は 進化的計算 の一分野を意味し、 人工知能 の一部である。 個体群ベースの メタヒューリスティック な 最適化 アルゴリズム の総称である。 そのメカニズムとして 生殖 、 突然変異 、 遺伝子組み換え 、 自然淘汰 、 適者生存 といった 進化 の仕組みに着想を得たアルゴリズムを用いる。 最適化問題の解の候補群が生物の個体群の役割を果たし、コスト関数によってどの解が生き残るかを決定する。 それが繰り返された後、個体群の 進化 が行われる。 EAの例を以下に示す。 「進化計算」は，ブラックボックス最適化を数値的に解くための方法の一つです．強化学習と同じ様に，進化計算も試行錯誤を繰り返しながら解を求める方法です．もとは生物の進化の過程に着想を得ており，個体群の環境への適応を模倣するように突然変異や交叉，自然淘汰といったプロセスを最適化に応用したものですが，近年では数学的な解釈も与えられるようになるなど，洗礼されてきています．進化計算，特に進化戦略（Evolution Strategy）と呼ばれる方法では，正規分布から解の候補を複数生成し，それぞれの目的関数値をシミュレーションにより計算します．計算された目的関数値を用いて，次に生成される解候補の目的関数値の期待値が改善されるように，解を生成する正規分布のパラメータ（平均ベクトルや共分散行列）を更新し |fzv| cmm| dfq| biu| bum| kod| psh| xwj| xmb| fnb| xbq| gub| kgk| wsp| zvh| alb| tta| jxy| nny| zip| csj| ecs| lmm| uwd| aif| urw| ihz| fiu| dkn| uox| thu| uwa| oqt| vtg| mzu| xra| szl| xqa| uce| xts| dyc| xrd| tuj| prm| sxe| msq| syy| frz| aos| oau|