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遺伝的プログラム 制約
rabbit_catの回答
- rabbit_cat
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>変数が20、関数が20の場合でも～ 質問の問題は#2さんも指摘されてますが、最適値がほぼ自明という、ものすごく簡単な問題なので、正直、どんなにアホな遺伝子の取り方ヲしても「うまく行ってしまう」でしょう。 もし、変数が増えたり、関数が複雑になったりすれば、全くそうは行きません。おそらく一点交叉ではうまく行かないでしょう。 個人的には（オリジナルの）遺伝的アルゴリズムは、あんまり性能の良い最適化アルゴリズムとは思わないので（特に連続変数の最適化では）、もし、遺伝的アルゴリズムを使うこと自体が目的ではなくて、最適化することが目的であるなら別のアルゴリズムを試してみることをおすすめします。 個人的には、連続変数の最適化（とくに制約が緩いor簡単に無制約に帰着できる場合）では、 Differentilal Evolution というアルゴリズム（広い意味では遺伝的アルゴリズムの一種です）が良いと思います。単純なアルゴリズムですが、各種のベンチマークなんかでは相当に優秀な結果がでています。
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