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遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm)
遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm)とは、自然界の進化の過程を模倣して、問題解決や最適化を行う手法です。具体的には、遺伝子の選択・交差・突然変異といった遺伝的操作を用いて、解決策の集団を進化させることで最適な解決策を見つけ出します。このアルゴリズムは、工学や経済学、ロボット工学や機械学習などさまざまな分野で応用されており、特に複雑な問題に対する効率的な解決策を提供することができます。
遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm)関連用語
遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm)に関連する単語は以下の通りです。
- 最適化(Optimization)
- 進化計算(Evolutionary Computation)
- 人工知能(Artificial Intelligence)
- 遺伝子プログラミング(Genetic Programming)
遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm)やさしい解説
遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm)とは、自然界の進化の仕組みを使って問題を解決する方法です。学校で新しいスポーツチームを作るとします。最初にチームに参加したい生徒たち全員を集めます。しかし、全員が上手なわけではありません。そこで、いくつかの小さなチームを作りそれぞれのチームにいくつかの試合をさせます。試合の結果が良かったチームは次のラウンドに進み、結果が悪かったチームは新しいチームに変わります。
次のラウンドでは、良い成績を出したチームの中から、さらに良い選手を選び、他のチームと交代させたり、新しいチームを作ったりします。これは「交差」にあたります。そして、チームの中に新しい選手をランダムに追加することもあります。これが「突然変異」です。
このプロセスを何度も繰り返すことで、だんだんと強いチームができあがります。このようにして、最終的に最も強いスポーツチームを作るのが、遺伝的アルゴリズムの仕組みです。
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