Teck-FUN LT Presentation on April 14th in Future University Hakodate

1. LIGHTNING TALK
Atsuya Sato
1st Semester of Future University Hakodate
Mail:b1015006@fun.ac.jp
April 14thTeck Fun

2. ５分で分かる遺伝的アルゴリズム
遺伝的アルゴリズムとは
・進化的アルゴリズムの一つ。
・データ（解の候補）を遺伝子で表現した「個体」を複
数用意し、適応度の高い個体を優先的に選択して交 （組
み換え)突然変異などの操作を繰り返しながら解を探索
する
Wikipediaより抜粋

3. 遺伝的アルゴリズムの概要について説明しても
面白くないので

4. こちらの動画を参考に説明します。
「遺伝的アルゴリズム マリオ」で検索！
https://www.youtube.com/watch?v=yZJ1V-zv_gU

5. 遺伝的アルゴリズムを使用しますが、
先ほどの動画で使われているものと同じデータ
設計ではないです。
あくまで自己流なので、ご了承ください。

6. マリオの行動パターンに遺伝情報を割り当てます
右ボタン
１番
左ボタン
２番
Bダッシュ
４番
ジャンプ
８番
ちなみに・・・
何もしない:0番

7. なぜ１・２・４・８なのか

8. この場合:１＋４＝５となり５番パターンを持ちます。
右ボタン
１番 ＋
Bダッシュ
４番
右方向にダッシュしたい時は右ボタンと
Bボタンを押しますよね？
５になる組み合わせは１番と４番を足すしかありません。

9. 右ボタン
１番
Bダッシュ
４番
ジャンプ
８番
+ +
右方向にダッシュしつつジャンプ！！
この場合:１＋４＋８＝１３となり１３番パターンを持ちます。
１３になる組み合わせは１番と４番と(以下略

10. これを時系列にすれば
遺伝的マリオの完成です。
簡単でしょ？

11. 時系列にしてみまーす
時間 1 2 3 4 5 ・・・
番号 5 5 9 2 1 ・・・
パターン 右ダッシュ 右ダッシュ
右ダッシュ
しながら
ジャンプ
左に歩く 右に歩く ・・・
番号を
2進数に
0100 0100 1001 0010 0001 ・・・

12. 先ほどの2進数を並べて・・・
遺伝子:01000100100100100001・・・

13. これだけでは進化しないので・・・
乱数でたくさん個体の遺伝子データを作ります。
・
・
・
遺伝子1A:01000100100100100001・・・
遺伝子1B:00010001000100010001・・・
遺伝子1C:00100010001000100001・・・
遺伝子1D:11110010001000011110・・・

14. この番号に従って実際に動かしてみて

15. 進んだ距離の長い遺伝子を任意数残す
遺伝子1A:01000100100100100001・・・
遺伝子1B:00010001000100010001・・・
遺伝子1C:00100010001000100001・・・
遺伝子1D:11110010001000011110・・・
・
・
・
※進んだ距離が短い遺伝子を切り捨てます

16. 残った遺伝子を交配
遺伝子1A: 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1・・・
遺伝子1C: 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1・・・
親１
親２
子１
子２
遺伝子2A: 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 ・・・
遺伝子2B: 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1・・・

17. これだとある時期で進化が止まる
可能性があるので・・・
子１
子２
遺伝子2A: 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 ・・・
遺伝子2B: 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1・・・
子１
子２
遺伝子2A: 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 ・・・
遺伝子2B: 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1・・・
一定の確率の元で突然変異！！！

18. 子供を個体の中に加えて、次
の世代のスタートです！

19. 遺伝子1A:0100010010010010・・・
遺伝子1C:0010001000100010・・・
遺伝子2A:011001110010001 ・・・
遺伝子2B:000010001000001・・・
第２世代
・
・
・

20. これを繰り返して、良い遺伝子を残す
ことで学習していくアルゴリズムです。

21. これを用いて作ったもの
巡回セールスマン問題の解法プログラム
Javaで作ったよ。

22. 巡回セールスマン問題とは
都市の集合と各2都市間の移動コスト（たとえば距離）が与え
られたとき、全ての都市をちょうど一度ずつ巡り出発地に戻る
巡回路の総移動コストが最小のものを((以下WikiPedia参照！

23. 遺伝的アルゴリズムをどのように使っ
たのか。
都市２都市１ 都市３
２番目にいくよ！ ３番目にいくよ！ １番目にいくよ！
0010 0011 0001
都市番号順にビット列を並べて遺伝子作成
遺伝子1A:001000110001

24. あとは、さっきのマリオの説明と重複するので
省略

25. 第0世代
距離:2985
第50世代
距離:1970
50世代を得て、距離を1000以上短縮することに成功！

26. まとめ
知的アルゴリズムは面白い！！

27. ご清聴ありがとうございました