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GAの研究に取り組hで十余年

机译:GA研究中的经验

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摘要

生物進化にヒントを得たとされる遺伝的アルゴリズム(Genetic  Algorithm:以下GAという)は,1)解表現(コード化)の自由度の高さ,2)微分情報を必要としない直接探索,3)集団で解を探索する多点探索,4)交叉オペレータなど,最適化手法の中では際立った特徴を有する.それゆえ,GAは組合せ最適化  関数最適化,多目的最適化などさまざまな問題へ適用可能である.GAに初めて接したとき,その柔軟な枠組みに汎用問題解決器(General  Problem  Solver)としての将来性を著者は直観した.
机译:遗传算法(遗传算法::遗传算法::遗传算法:GA以下GA)是1)难以求偿(编码)难度,2)直接探索,3)多点搜索探索人口中的解决方案,4)交叉运算符,如优化技术,具有脱离优化方法。 因此,GA适用于各种问题,例如组合优化功能优化,多用途优化。 当与GA的第一次接触时,作者是一种作为灵活框架的通用问题解决方案(一般问题求解器)的直观。

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