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遺伝的プログラミング

進化的計算法と呼ばれる最適化、適応的学習の手法、すなわち「問題の答えがコンピュータの中で自動的に見つかる方法」を探る物となります。

遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm)は,「ダーウィンの進化論」という生物の進化の方法を真似て作られた答えを見つける手順です。生物の遺伝子をたくさん用意しておき、遺伝子を基に生物を造ってその生物が環境にどれだけ適しているかを決めます。
一方、遺伝的プログラミングでは、コンピュータの中の生物が環境の中で実際に行動を起こし、その行動がどれだけ良い行動であったかの基準を予め定め、その生物が環境に適しているかを決定します。


Ruby/GP
遺伝的プログラミング・ライブラリ。代表的な問題のサンプルも提供。
http://www31.tok2.com/home/akimichi/aki/program/gp/index-ja.html
伊庭研究室
東京大学。進化型計算手法の理論と応用。各種シミュレータのダウンロードが可能。
http://www.iba.k.u-tokyo.ac.jp/
小林重信研究室
東京工業大学。遺伝的アルゴリズム、強化学習等の研究。公表論文リスト、実験資料を掲載。
http://www.fe.dis.titech.ac.jp/
筒井研究室
阪南大学。筒井茂義。遺伝的アルゴリズムを中心に、進化的計算の手法の研究を行う。
http://www.hannan-u.ac.jp/~tsutsui/



 







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