遺伝的アルゴリズムってなんぞや。
遺伝的アルゴリズムっていいよね。やばいよね。浪漫だよね。 という訳で、解説記事です。
次回は（覚えてれば）pythonでの遺伝的アルゴリズムのやりかたとか書くよ。
追記
次回書きました。 pythonのpyevolveで遺伝的アルゴリズム。
遺伝的とは
生き物には遺伝子ってのがあって、良い遺伝子は淘汰されて生き残っていく。 っていうのはまあ、ご存知のところだと思います。 こいつをコンピューター上でもやろうぜ、ってのが遺伝的アルゴリズム。
手順としては、
大量の遺伝子をランダムに作る
良い遺伝子を幾つか選ぶ
で、その遺伝子を
交叉させる
優秀な遺伝子同士を組み合わせる。 つまりは次の世代に子孫を残すってこと。
突然変異させる
そのまんまの意味で突然変異っす。
生き残らせる
優秀な遺伝子を次の世代にそのまま残す事もあります。やらないこともある。 エリートって言います。
作った遺伝子で世代交代させる
新しい世代について2からの手順をやり直す
みたいな感じ。
これを繰り返して進めていきます。 良い遺伝子だけが生き残るので、総当りより効率的に問題をとくことができます。
どんな時に使うのか
遺伝的アルゴリズムは、
- 最適な解法が無い（あるいは凄い難しい）
- 与えられた解がどのくらい正解に近いかを評価するのは簡単
みたいな時に使われます。
例を挙げるならば、
nクイーン問題
n×nのマスの盤にn個のクイーンを置きます。 置くんだけど、クイーン同士がお互いを取れる位置に置いちゃダメ。 クイーンはタテ・ヨコ・ナナメに動けるので、タテ・ヨコ・ナナメに並んじゃダメってことね。
これを素直に解くのはすごく大変・・・ってほど大変でもないんだけれど。 まあ、遺伝的アルゴリズムの例にはよく使われるよね。
ナップサック問題
X kgまで入れられるナップサックに商品を詰める時に、どれをいくつ詰めれば一番高価な組み合わせになるか。みたいな問題。 ややっこいので、wikipedia参照でお願いします。
余談：遺伝的プログラミング
アルゴリズムと同じ感じで、遺伝的プログラミングなんてものもあります。 この場合、分岐とか繰り返しとかの条件を遺伝子として扱って、プログラムを書かせます。 遺伝的アルゴリズムと比べるとあんまりメジャーじゃないけどね。
発展してゆけばプログラムを書くプログラムを書くプログラムを・・・みたいな素敵なことに。 いやー、浪漫だね。