遺伝的アルゴリズム

面倒な計算なしで一定の時間内に遺伝子組換えをするだけで良解を得るという、とても要領のよい手法である。得られる解が最良解とい保証はないが、どんな複雑な問題でも一定時間でそれなりの良解が得られるので、組み合わせ最適化問題などへの応用は広い。

出典：『はじめての人工知能 Excelで体験しながら学ぶAI』

遺伝的アルゴリズムの手順

1. モデル化
2. コーディング
3. 初期集団
4. 適応度評価
5. 選択
   1. エリート保存
   2. ルーレット選択
   3. トーナメント選択
6. 交叉
   1. 一点交叉
   2. 複数点交叉
   3. 一様交叉
   4. 部分一致交叉
   5. 順序交叉
   6. サブツアー交換交叉
7. 突然変異

応用範囲

• 財産分与問題
• 組み合わせ最適化問題
  • ナップザック問題：袋にうまく詰め込む。
  • 巡回セールスマン問題：最小コスト経路
• タスクスケジューリング
• 制御問題（エアコン温度制御）
• 計画問題（ダイヤ編成、勤務編成）