• ベストアンサー

遺伝的アルゴリズム

遺伝的アルゴリズムで組み合わせ問題の解決に取り組んでいるのですが、どのくらいの個数からGAは有効っていえるのでしょうか? 全通りを調べる方法より早く見つかれば有効と言えるのでしょうか?? どなたかご存知の方いられましたら、教えてください。 お願いします!!

質問者が選んだベストアンサー

  • ベストアンサー
  • 2531kbps
  • ベストアンサー率13% (183/1333)
回答No.1

いままで分かっているGAを使った方法より、速ければ有効である。・・・かな? 全通りを調べる方法より速く見つかっても、隣の大学で去年やった方法と同じなら、あんまり意味無いですね。 差を出すなら、突然変異の確率とか交配?の度合いをダイナミックに変える方法を試してその吟味とか。 その組み合わせにもよるけど、各パラメーターをGAが変えられるというルールの研究でも良いと思います。 (学会誌等で過去の論文を見るのは必要です)

ottotto54
質問者

お礼

大変参考になりました. どうもありがとうございました.

関連するQ&A

  • 遺伝的アルゴリズムの遺伝子の長さについて

    今、グラフ理論と遺伝的アルゴリズム(以下GA)の勉強をしています。 グラフ理論の最小全域木問題をGAを使って解こうと考えています。そこで、個体の遺伝子の長さをそのグラフの点の数Nにすればよいのではないかと考えました。 しかし、グラフが大きく、点の数Nが100や1000になった場合は、遺伝子の長さも非常に長くなってしまいます。これはGAとして問題があるかないかについて教えてください。 よろしくお願いします。

  • 遺伝的アルゴリズムの評価式に関する質問です。

    膨大な数の組み合わせから正解の組み合わせを求めるという大規模組み合わせ問題があったとします。 このような問題を遺伝的アルゴリズムを用いて解こうとしているのですが、今用いている評価式より良いアイデアが自分では考えつかなかったため質問します。 以下、問題や用いている遺伝的アルゴリズムに関する詳しい説明です。 例えば、仮に、23, 21, 65, 78, 43, 78, 83, 56, 78 ,89 の10個の数の組み合わせがあるとき、 合計して109になる組み合わせ(23,21,65)を見つけたいという問題です。(正解の組み合わせは複数個あっても、一個見つかれば良い。また正解の組み合わせは必ずあるものとする。) この問題を遺伝的アルゴリズム(GA)を使って解くとします。 以下、簡単なGAの説明です。 表現型に2進数ビット列を用いる。 個体数は200とし、初期個体はランダムで生成する。 評価式はf(x) = b/(b+|b-t|)(bは正解の組み合わせの合計値で、tは2進数ビット列で1を立てた場所の数の合計値である。)。終了条件はこの評価値がf(x)=1になることである。 交叉は一様交叉で突然変異も行う。 表現型について詳しく説明すると、 コード化に 0と 1の並びである2進数ビット列を用いて、 その場所に対応する数を加算する場合は1を, 逆に加算しない場合は0を遺伝子の表現型に立てビット列を生成しました。 例えば今回の正解の組み合わせ(109)を2進数ビットで表すと下のようになる。 23, 21, 65, 78, 43, 78, 83, 56, 78 ,89 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ←2進数ビットを用いた表現型。 (1が立っている場所の数が加算されて合計で109となり、これが正解の組み合わせであることがわかる。) そして、この遺伝的アルゴリズムの評価式を f(x) = b/(b+|b-t|) とします。(bは正解の組み合わせの合計値で、tはビット列で1を立てた場所に対応する数の合計値である。) 評価式f(x)=1になる、つまり正解の組み合わせが見つかれば、遺伝的アルゴリズムは終了する。 この評価式で遺伝的アルゴリズムを回しているのですが、この簡単な評価式では近似解に陥ったとき、解を求めるのがどうしても遅くなってしまいます。 全体的に長く、わかりにくい説明で申し訳ないのですが、この評価式の改善案、またはこの遺伝的アルゴリズムの改善案などがあれば教えていただきたいです。 以上、よろしくお願いします。

  • GA(遺伝的アルゴリズム)を教えてください!

    はじめまして。 先日、大学でGA(遺伝的アルゴリズム)を使って 簡単な掛け算の(例えば、3×○=12で○の中に当てはまる 数字を導き出す)問題を解いてくるようにと課題がありました。 しかし、GAに関しては基本的な用語(交叉や突然変異など)を 教わったのみでプログラムが全然分かりません。 自分でも色々調べてみたのですが、全く参考になりそうなものが 見つかりませんでした。 そこで、もしご存知の方がいらっしゃるなら教えていただけないでしょうか? プログラムを組む場合にはC言語(C自体も使ったことがありません・・・。) を使うことになるのですが、できればMATLABを使いたいと思っています。 もちろんC言語でも構いませんので、よろしくお願いします!

  • 遺伝的アルゴリズムのシュミレーション

     私は、遺伝的アルゴリズムについて勉強中です。 MATLABでGAをシュミレーションしたいのですが、英語で扱いにくい現状です。  MATLABやそのGAを扱う方法を解り易く説明したサイトを教えていただけませんか?  また、MATLAB以外のGAのソフト(出来れば日本語版)を知っていましたら教えていただけませんでしょうか?

  • 遺伝的アルゴリズムのクラスライブラリ

    遺伝的アルゴリズムについて、できるだけわかりやすく使いやすいクラスライブラリはないでしょうか? C++、できれば Java が良いのですが。 自分で1から作成しようかとも思ったのですが、遺伝的アルゴリズムは有名なので、みんなが使えるようなライブラリがすでに公開されているかも、と思いました。 もしあったら、自分はGA以外の部分のプログラムに集中することができますし。 できれば、使用感など教えていただけるとありがたいです。

  • 遺伝的アルゴリズムのプログラミングについてですが・・・

    遺伝的アルゴリズムのプログラムの基本的な流れが↓のページ http://www.sist.ac.jp/~suganuma/kougi/other_lecture/SE/opt/GA/GA.htm に 【1.初期化 2.生物集団の評価 3.交叉 4.突然変異 5.各個体の評価 6.淘汰】と書かれてあるのですが、 f(x) = sin(3x) + 0.5sin(9x) + sin(15x + 50) [0.1]区間の最大値を求める↓のプログラム http://www.sist.ac.jp/~suganuma/cpp/3-bu/18-sho/genetic/C++/gene_f.txt  に当てはめるとどの部分がどこに当たるのでしょうか…(また、このプログラムはどこからどのように読んでいけばいいのでしょうか…)。一応コメントが書かれていますがよく分かりません><; わかる方がいらっしゃいましたらよろしくお願いしますm( _ _ )m また、遺伝的アルゴリズムのプログラミングをする際の注意点があれば教えてください。

  • 遺伝的アルゴリズム

    10個の荷物(1.0キログラム、5.0、2.0、…etc)が一つずつあるとして、それらの荷物を一つずつリュックサックに入れるとき、総重量が30キロを越えないようにしたい、という問題を遺伝的アルゴリズムでプログラミングしたいのですが、その荷物を入れる場合は1、入れない場合は0というようにする場合、どうプログラミングすればよいのでしょうか。どうしても分からないので、プログラムをそのまま記述して頂けると非常にありがたいです。よろしくお願いします。

  • 実践的な遺伝子的アルゴリズムの作成法

    素人ですが、遺伝子的アルゴリズムを考える上で、大きな問題に直面しています。 1)最適化の対象を如何にコーディングするか? 2)交叉点を如何に設けるか? これらは組合せの対象の要素間に何らかの曖昧な複数の相関関係がある場合に難しくなります。 そこで、 1)「遺伝子的アルゴリズム」をタイトルにした一般の技術系の和書に書かれている以外に、実例を調べる手段? 2)社会人が遺伝子的アルゴリズムの開発の実際を学ぶための公共の機関、例えば聴講生として学べる場所? 3)遺伝子的アルゴリズムを組み込んだソフトを作る上で、普段使用しているC++などの汎用プログラム言語と、SchemaやLISPなどの知能プログラミング言語とでは、どちらが便利なのでしょうか? これらの人工知能プログラム言語には、コーディングや交叉のための専用のコマンドが提供されているのでしょうか? 自分は、情報工学の出身ではないため、C++言語と「遺伝子的アルゴリズム」の技術書籍以外には、バックグラウンドがありません。よろしくお願いいたします。

  • 遺伝的アルゴリズム

    遺伝的アルゴリズムをCで組み、Cygwinのgccコマンドでコンパイルしたのですが、実行するとエラーが出てしまいます。 gsb内で実行しwhereコマンドで異常箇所を探した場合のメッセージは以下の通りです。 #0 0x61016525 in stack_info::walk () from /usr/bin/cygwin1.dll #1 0x7c859dcc in OutputDebugStringsA () from /cygdrive/c/WINDOWS/system32/kernel32.dll #2 0x40010006 in ?? () #3 0x00000000 in ?? () プログラムは長いので載せられませんが、アルゴリズム中の染色体は二次元配列の遺伝子を含む構造体です。 遺伝子の配列に関わるノード数(chromo[timeslot][NODE]←このNODEです。プログラム冒頭で値をdefineで宣言しています)が30位なら世代数が比較的多くても動くのですが、これが50あたりになると世代数が低くてもエラーが出てしまいます。 printf関数で交叉や突然変異の結果を表示しているのですがちゃんと動作しているようです。 二台のパソコンどちらでやってもこのようなメッセージが出るので困っています。何が起こっているか見当がつく方、いらっしゃいましたら助言願います。 よろしくお願いいたします。

  • 遺伝的アルゴリズムを用いた構造最適化問題の意義

    遺伝的アルゴリズムを用いたトラス構造の最適化問題について質問させてください。 問題設定としては、あるトラス構造の各部材の材質と長さが与えられた状況で、断面積をパラメータとしてそのトラス構造の総重量を最小化するという最適化問題で、制約条件として各節点の変位、各部材にかかる応力、座屈の有無があります。 この問題を解くために遺伝的アルゴリズムを用いたという報告をいくつか見かけたのですが、なぜ遺伝的アルゴリズムを使う必要があったのかがわかりません。構造と荷重が与えられれば各部材にかかる応力が計算されるので、そこから直ちに各部材に対する最適な断面積がわかるのではないでしょうか? それとも私は根本的に何か誤解をしているのでしょうか?