「遺伝的アルゴリズム」の版間の差分
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==== 一点交叉 ====
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遺伝子が交叉する場所（交叉点）をランダムで一つ選び、その場所より後ろを入れ換える方式である。ホランドが最初に提案したときの交叉方法であるが、効率は低く現在ではあまり使われていない。
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==== 二点交叉 ====
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交叉点をランダムで二つ選び、二つの交叉点に挟まれている部分を入れ換える方式。
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==== 一様交叉 ====
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各要素ごと[[独立性|独立]]に1/2の確率で入れ換える交叉である。後述する'''ヒッチハイキング'''の問題をおさえることが可能である。一般に二点交叉が得意とする問題を苦手とし、二点交叉と逆の性質を示すことが知られている。
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ここで、''f(H)'' はスキーマ ''H'' を含む個体の適合度の平均、<math>\overline{f}</math>は全個体の適合度の平均、''l'' は遺伝子型の長さ、''p<sub>c</sub>'', ''p<sub>m</sub>'' は交叉率と突然変異率である。
このとき、''p<sub>c</sub>'' >> ''p<sub>m</sub>'', ''δ(H)'' > ''O(H)'' であるので、括弧内の ''O(H)
* 定義長 ''δ(H)'' が小さく
* ''f(H)'' が全体の平均より常に大きい
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== 解説サイト ==
* [http://www.sist.ac.jp/~suganuma/kougi/other_lecture/SE/opt/GA/GA.htm 菅沼研究室]（[http://www.sist.ac.jp/dep_g/ 静岡理工科大学総合情報学部]）
* [http://www.obitko.com/tutorials/genetic-algorithms/japanese/ 遺伝的アルゴリズム]
* http://www.gp-field-guide.org.uk/
* [http://www.it-weise.de/projects/book.pdf Global Optimization Algorithms - Theory and Application]
{{DEFAULTSORT:いてんてきあるこりすむ}}
[[Category:遺伝的アルゴリズム|*]]
[[Category:複雑系]]
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[[sr:Генетички алгоритам]]
[[sv:Genetisk programmering#Genetisk algoritm]]
[[ta:மரபுசார்
[[th:ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม]]
[[tr:Genetik algoritma]]
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