遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm, GA）とは？ 遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm, GA）は、自然選択や生物の進化を模倣したアルゴリズムの一種です。 遺伝的アルゴリズムは以下のステップで進行します： 初期個体群の生成：ランダムにソリューションの ...

複数の個体の中から、適応度の高い個体を優先的に選んで組み換え・突然変異などを繰り返し、解を探索していく「遺伝的アルゴリズム」がどういう仕組みなのか、2分で説明したムービーがYouTubeで公開されています。 Two Minute Papers - How Do Genetic Algorithms Work?

遺伝的アルゴリズムという言葉を聞いたことがあるでしょうか? 遺伝的アルゴリズムとは、生物の進化からヒントを得た最適化のためのアルゴリズムの一種です。 株の自動取引や工場での製品生産といった、経済学や工学での様々な問題に応用されています。

GA（Genetic Algorithm）: 主に解の候補（個体）をエンコードして、交叉（クロスオーバー）、突然変異、選択などの操作を繰り返して最適な解を見つけます。 GAでは、個体は通常固定長のビット列や数値列で表現されます。