1. 2013/5/31
技術戦略室 松山錬

2. 遺伝アルゴリズム

4. 1859年に自然選択を提唱

7.  ジョン・ホランド（84)
 1970年代にGeneticAlgorithmを開発
 特にGAによって解決したい問題があった訳
では無かった。

8.  ジョン・ホランド（84)
 1970年代にGeneticAlgorithmを開発
 特にGAによって解決したい問題があった訳
では無かった。
進化による適応
（Adaptation)って
おもしれー

10.  コンピュータが分かる様にロボットの腰の位置を数字で
表す。

11. 7 7 3 3 7 7 3 3 7 7左右に振っている例： …
動きを配列で表す：
時間ーーー＞

12. フープを地面から計った位置を
評価基準とする

13. 自然界 Genetic Algorithm
動物集団 母集団（解候補の集団,
Population)
7 7 3 3 7 7 3 3 7 7
1 1 1 2 2 2 3 3 3 4
1 8 3 2 7 4 6 5 5 2
.
.
.

14. 自然界 Genetic Algorithm
動物集団 母集団（解候補の集団,
Population)
生物個体 個体（解候補, Individual）
1 1 1 2 2 2 3 3 3 4

15. 自然界 Genetic Algorithm
動物集団 母集団（解候補の集団,
Population)
生物個体 個体（解候補, Individual）
環境に対する適合性 適合性（Fitness）
1 1 1 2 2 2 3 3 3 4

16. 自然界 Genetic Algorithm
動物集団 母集団（解候補の集団,
Population)
生物個体 個体（解候補, Individual）
環境に対する適合性 適合性（Fitness）
生存し続ける 選択 (Selection)
1 1 1 2 2 2 3 3 3 40 0 0 0 0 0 0 0 0 0

17. 自然界 Genetic Algorithm
動物集団 母集団（解候補の集団,
Population)
生物個体 個体（解候補, Individual）
環境に対する適合性 適合性（Fitness）
生存し続ける 選択 (Selection)
染色体における乗り換え 交叉 (Crossover)
7 7 3 3 7 7 3 3 7 7
1 1 2 2 1 1 2 2 1 1
1 1 2 2 1 1 3 3 7 7

18. 自然界 Genetic Algorithm
動物集団 母集団（解候補の集団,
Population)
生物個体 個体（解候補, Individual）
環境に対する適合性 適合性（Fitness）
生存し続ける 選択 (Selection)
染色体における乗り換え 交叉 (Crossover)
遺伝子突然異変 突然異変 (Mutation)
1 1 1 2 2 2 3 3 3 4
1 1 8 2 2 2 3 3 3 4

19. Go!

20. Go! 母集団の
初期化

21. Go!
評価
（各個体）
母集団の
初期化

22. Go!
評価
（各個体）
終了判定
母集団の
初期化

23. Go!
評価
（各個体）
終了判定
母集団の
初期化
選択

24. Go!
評価
（各個体）
終了判定
交叉
母集団の
初期化
選択

25. Go!
評価
（各個体）
終了判定
交叉
突然異変
母集団の
初期化
選択

26. Go!
評価
（各個体）
終了判定
交叉
突然異変
母集団の
初期化
選択
次の世代へ

27. Go!
評価
（各個体）
終了判定
交叉
突然異変
母集団の
初期化
Stop
選択
次の世代へ

28.  多点検索である（一点検索ではない）。
 母集団の各個体が検索点となる。
7 7 3 3 7 7 3 3 7 7
1 1 1 2 2 2 3 3 3 4
1 8 3 2 7 4 6 5 5 2
.
.
.

29.  遺伝を通して個体の類似性が高くなって
行く。その為段々と同じ「方向」に検索
が進みだす。（収束している証拠）
 検索が局所解に陥る可能性がある。

30.  この様な問題解決に向いている：
 ある問題に当たって候補解（答え）の評価は
出来るが、答えの求め方が良く分からない。
▪ 人間型ロボットを二足歩行させたい。
▪ 最も放熱性の高いヒートシンクの形
▪ スケジュールの最適化
 不向きな問題・状態
 リアルタイム性がある
 メモリーやCPU等のリソースが少ない

31.  以下の式で結果が最も高い(x,y)をもとめよ。
 z = cos(x^2) – (10 * cos(2 * π * x)) + cos(y^2) – (10
* cos(2 * π * y))
 この式を適合性の定義としてアルゴリズムを
走らせる。

32.  を使ってVisualizeしてみた。