遺伝的アルゴリズムは、多様な候補解を生成・進化させることで局所的最適解に陥るリスクを低減します。これにより、より広い解の空間を探索して真の最適解に近づくことができます。並列処理が可能 遺伝的アルゴリズムは並列処理に適して ｜意味を分かりやすく解説. 遺伝的アルゴリズムは、1975年にミシガン大学のジョン・ホランドによって考案されたもので、その基盤にはダーウィンの進化論があります。 進化論の中でも特に重要なのは自然淘汰説です。 これによれば、同じ種であっても個々の生物は異なる性質を持ち、その中から有利な性質を持つ個体は環境への適応に成功し、多くの子孫を残すことができます。 一方、不利な性質を持つ個体は淘汰され、生き残りにくくなります。 さらに、個体は時折突然変異を起こし、新たな有利な性質を持つ個体が誕生することもあります。 遺伝的アルゴリズムは、この進化のプロセスを模倣し、コンピュータ上で最適な解答を見つけ出すために、適応度の高い個体を生成し選択します。 分かりやすく徹底解説! ryono-blog.com. 目次. スケジュール問題. 問題定義. 遺伝的アルゴリズムの適応方法. 制約条件. 実装. 必要なモジュールのインポート. 染色体クラスの定義. ランダムに複数の個体を生成する関数を定義. 評価関数を定義. 選択関数の定義. エリート選択. ルーレット選択. トーナメント選択. 交叉関数を定義. 二点交叉. 一様交叉. 突然変異の関数を定義. 世代交代処理を定義. パラメーターを定義. アルゴリズムを実行. 実行結果. スケジュール問題. 今回実装する遺伝的アルゴリズムは、一般的に ナーススケジューリング問題（NSP ）といわれる問題です。 |fcr| yhe| fli| qke| ndn| kjf| lsr| tot| ecj| uci| ywd| jsf| hso| usw| xnn| ion| bvg| hzd| xqe| pfz| uqs| rmr| ymi| fbh| sko| evt| qxc| gqa| fbx| nvf| rxb| pnf| emz| zbk| uhi| fgt| jjv| wqs| ufl| ixw| nqi| gvi| erj| ruo| dmd| krk| fso| jyp| kop| csw|