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Genetic Algorithm
〜遺伝的アルゴリズム 〜
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ある目的を達成するとき複数の選択肢が存在し，その中から最も良いと思われるものを選ぶこと最適化といいます．例えば，東京-大阪間の最短距離を探すことや，携帯電話の料金プランの選択などが挙げられます．遺伝的アルゴリズム（GA）は「生物の進化」を模倣した最適化手法です．GAでは各選択肢を「生物個体」に見立て，生物個体の集合(母集団)に対して交叉，突然変異，淘汰を適用して世代交代を行います．これにより，環境に最も適した個体（最適解）が生き残るのです．また，個体の数や，交叉，突然変異などの手法の違いで，最適解に達するまでの時間が変化します．これがGAの特徴です．私たちの研究対象である分散GAは，母集団を複数に分け，互いに影響を及ぼしながら探索を進める方法です．分散GAでは，それぞれの母集団で独立した探索を行うため，多様性を生かした探索が可能になり，より良い解が得られやすくなるのです．私たちの研究テーマとしては，分散GAにした場合になぜ解が良くなるのか，どのようなパラメータ設定が良いのか，どのような問題に対して効果があるのか，などが挙げられます．また，GAによる探索のビジュアル化，汎用ソフトへのGAの組み込み及び開発，現実の問題への適用についての研究も行っています．
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