テスラノートテスラノート物理シミュレーションとAIとその応用。Algorithms)というものがある。遺伝的な進化からヒントを得た方法で、計算コストは高めだが、適用できる問題が非常に多く、そして局所解に陥りにくい。優れた方法であるのにも関わらず、簡単であり、適用範囲が広く、遺伝的プログラミングといった高度な方法にも繋げることができる。最適化計算を使うのであれば、とりあえず使うレベルの素晴らしいアルゴリズムだ。内容についてはかなりわかりやすい説明があるので、以下のリンクを読むといいと思う。http://www.sist.ac.jp/~kanakubo/research/evolutionary_computing/genetic_algorithms.html(このサイトはいろんなページに行ってGA関連のは全部読むといいと思う。)http://www.slideshare.net/kzokm/genetic-algorithm-41617242また、一からちゃんと手で書くといいと思うので、以下のリンクを読んで実装してみるといいと思う。https://qiita.com/Azunyan1111/items/975c67129d99de33dc21とりあえず、今回は以上。GAのモードは3種類あります。最適化アルゴリズムについてやっていく。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。