遺伝的アルゴリズムは、自然進化に基づいた最適化アルゴリズムです。生物進化の過程における遺伝学や突然変異をシミュレートすることで最適解を模索します。
MATLAB を使用して遺伝的アルゴリズムを作成するには、次の手順が必要です。
集団を定義する: まず、集団のサイズと各個人の染色体 (つまり、変数) を定義する必要があります。
適応度関数を定義する: 各個人の適応度、つまり問題を解決する能力を評価する関数を定義する必要があります。
親の選択: 交叉する母集団内の親のペアを選択する必要があります。
交叉: 新しい個体を生成するには、親の染色体間で交叉を行う必要があります。
突然変異: 遺伝的プロセスの変動をシミュレートするには、新しい個体に一定量の突然変異が必要です。
新しい母集団を選択: 次の反復で使用する新しい母集団を選択する必要があります。
停止条件が成立するまで手順 3 ～ 6 を繰り返します。
以下は、MATLAB を使用して遺伝的アルゴリズムを実装する方法を示す簡単な例です。
``` % 個々の個体群のサイズと染色体長を定義します。 PopSize = 50; chromLength = 10;
% 母集団を初期化します。 Pop = randi([0, 1], PopSize, chromLength);
% 適応度関数 f を定義します