02/08/03 12:41
遺伝アルゴリズムゥ？
なんでそういう看板の架け替えにおどらされる？
そういや「複雑系」とかいって踊ってたやつもおったなあ．
「遺伝アルゴリズム」は以前には「試行錯誤」と呼んでて，
昔から工学などでは常識です.
151:名無しさん＠１周年
02/08/03 13:14
>>150
試行錯誤よりは発展したもんだろうな。
「足し算」も発展すりゃ「積分」になる。(ﾜﾗ
152:名無しさん＠１周年
02/08/03 17:26
問．「試行錯誤」と「遺伝アルゴリズム」の違いを述べよ．
153:名無しさん＠１周年
02/08/03 17:57
やり方がいろいろ決まってる時点で違うんじゃないでしょうか。
154:名無しさん＠１周年
02/08/03 19:27
>>153
よくわかりません．
工学における膨大な蓄積の多くは実は，
経験とカンに基づく「試行錯誤」によりなされてきています.
「試行錯誤」は，もちろんただただランダムになされるわけではありません．
既存のものを出発点に，くみあわせたりいいとこどりをしたり，
科学的推論でそれの欠点を補う方法を付加したりと，
多くの種類の「試行錯誤」がなされてきています.あなたの目の前の
コンピュータやネットワークシステムだって、
世界規模での「試行錯誤」のたまものです．
これらとの違いはなんなんでしょうか？
「計算機の中で，それをやる」ってことですか？
155:名無しさん＠１周年
02/08/04 01:57
遺伝アルゴリズムは試行錯誤の一種
156:名無しさん＠１周年
02/08/04 11:59
>>154
だから、遺伝アルゴリズムはいろいろ型にはまってる所が違う。
多くの作業が計算機でなされてる所も違う。
って、何くだらんマジレスしてるんだ俺…
157:nanashi
02/08/04 12:57
遺伝的アルゴリズム、うちの会社では大活躍してるよ。
やっぱ、対して考えなくても最適解に近いものが出る＝早く答えが見つかる
というのが大きい。とにかくスピードが求められるんで。
なんか、今までの最適化法アルゴリズム議論っていったい何だったん
だろう、とか思ってしまう。
158:名無しさん＠１周年
02/08/04 14:01
最適化法アルゴリズムなんて腐るほどあります．
それこそニュートン法，挟み撃ち法，線形計画法，共役勾配法，
Hopfield、その他，問題に応じて，さまざまな工夫がされてきている。
定義としては
『いでんてきアルゴリズムとは，最適化問題において，
試行錯誤的に変数を変化させていって，評価関数を最適化する方法』
でいいんですか？
計算機が速くなったし，実用的には，まあ，
それでもいいんだろうけど．．．
そんなもの気取って『いでんてきアルゴリズム』などというな．
バカ学生(+研究者)がおどりよる．
せめて「試行錯誤法」とよべ．
159:nanashi
02/08/04 15:36
＞その他，問題に応じて，さまざまな工夫がされてきている。
ここがポイントで、遺伝的アルゴリズムは問題に応じた
工夫を考えなくてもある程度解ける、というのが画期的なのです。
＞定義としては
＞『いでんてきアルゴリズムとは，最適化問題において，
＞試行錯誤的に変数を変化させていって，評価関数を最適化する方法』
＞でいいんですか？
試行錯誤というと、ヒューリスティックにコンピュータが
考えているイメージがあるなあ。そうじゃなくて、計算機
パワーでゴリゴリと解くのが遺伝的アルゴリズムだと思う。
＞そんなもの気取って『いでんてきアルゴリズム』などというな．
＞バカ学生(+研究者)がおどりよる．
＞せめて「試行錯誤法」とよべ．
結局名前が気に入らないだけ？この人の中では「いでんてき」
というのがとてつもなくカッコイイ響きに聞こえているんだな。
160:名無しさん＠１周年
02/08/04 16:16
>>159
おっしゃるとうりです．「いでんてき」なんて言葉のまやかしが
全く気に入りません。「複雑系」にしても「ナノテクノロジー」
にしても大嫌いです。こういうことばっかり言ってるから
大局的に見れば，結局，信用を失っていくことになります.
161:名無しさん＠１周年
02/08/04 16:17
どんな探索手法にも向き不向きはあるもので、
結局、問題に対し有効な手法を選択する上での
１つの手法としてみるのが自然な気がします。
もちろん、GAにも不向きな問題があるわけでどんな問題にも適応できるわけでなく
スキーマ的な要素、電話の多い時計屋的な場合においてじゃなきゃ
特に有効ってわけではないし。
とにかく試行錯誤ができるだけの問題の枠組みが必要。
逆にそんな枠組みの問題にはめっぽう強いわけで。
それにしても、別に、遺伝的アルゴリズムにだけ
目くじら立てて文句を言うのはおかしくない？
他手法とかも、あまりわかってないように思われるよ。
あと、計算機の力でゴリゴリ解くのはどんな手法も、今の時代ほぼ同じじゃない？
162:名無しさん＠１周年
02/08/04 16:53
>>161
「カッコよすぎる素人だましのことばのまやかし」を問題にしてます.
嫌いです．
それにあえてプラスして言うなら、そういう「試行錯誤的手法」は
プログラムも簡単だし、実用上重要なこともまあ認めます。
ただ，方法論的には，そういうかっこいいネーミングに
対応すべくもない，何の工夫もない，お粗末な方法だということです．
>あと、計算機の力でゴリゴリ解くのはどんな手法も、今の時代ほぼ同じじゃない？
って．．．どういう意味で言ってるの？
ちょっとアホらしくなってきたので，すまんが抜けさせてもらいます。
163:161
02/08/04 17:07
>>162
言葉に関しては、べつにキャッチフレーズなわけで
研究者ならば言葉にだまされるような人もいないと思うのですが。
始まりが、ネオダーウィニズムだから
遺伝的アルゴリズムって日本語でいってるだけじゃん。
あと、計算機に関して、計算機の力を用いるのは基本でしょ。
どんな問題も、実時間でできる問題も結局はゴリゴリと短時間でやるわけ。
むしろ、どんなにゴリゴリやっても解けない（実時間でね）問題を
以下に、計算機で実時間で順最適な値を求めるかでしょ。
そこに、リアルタイムでできる分の計算をゴリゴリと計算をしては
いけない規則はないし、むしろ今の提案手法はそこをみてるんじゃない？
理想を追い掛ける前に、現実にとられている手法をみてみたら？
研究ってそこからだよ。
164:名無しさん＠１周年
02/08/04 17:16
遺伝的アルゴリズムって言葉が気取ってる？
マジでそんなアホなこと思ってる奴がいるわけ？
言葉なんかどうでもいいと思うのは俺だけ？
165:名無しさん＠１周年
02/08/04 17:22
ニュートン法や、線形計画法は気取ってないのか？
ニュートンとか計画なんておおげさなこといっちゃってさ。
違いはなんだよ。（ﾜﾗ
166:161
02/08/04 17:34
>>164,165
あんまり言っちゃだめ。きっとこれからの人だと思うし。
何かしらいい手法が思い浮かんだら、その手法を
広く知らしめるために、あえてキャッチーな名前をつけるのは常套手段だしね。
ファジー計画とか、しいていうなら遺伝的アルゴリズムもその辺だと思うし。
ちなみにGAは昔、Evolutionary Strategy（進化論的戦略)とか、
Evolutionary Programming(進化的プログラミング）とか呼ばれた時期も
あったみたいよ。すごく、かっこいい。
今で言うならquantum computingとかDNA computing とかも
名前先行だよね。かっこよすぎる。
167:
02/08/04 18:29
( ゜┏Д┓゜) このタワケがぁぁー！！！
168:名無しさん＠１周年
02/08/04 20:36
遺伝的アルゴリズムの研究をする研究者がいるのは
奥が深くとても役に立つから。
名前のせいなんて言ってるのは勘違いもはなはだしい。
そのうち最適化アルゴリズムで革命が起こるかもしれないとすら思う。
169:名無しさん＠１周年
02/08/05 00:04
>>166
ＧＡと進化戦略は微妙に違うと思われ。
170:161
02/08/05 00:22
たしかにです。
ただ、これはIngo RechenbergのESのことをいってて、
突然変異主体性のGA-likeなやつのことをいってます。
進化戦略と進化論的戦略もまた違うものです。
ただ、遺伝的手法ということではいっしょかなと思ってかいてみました。
171:名無しさん＠１周年
02/08/05 00:24
オイラのとこでも最適化手法は色々試しているけど、他の手法と比較すると、
さしあたりＧＡ君にほとんど用はないれすよ。あくまでオイラのとこではね。
革命したいんなら、既得権益層と自分の立場をちゃんと理解しないとな。
>>158, 161が言うように、他の最適化手法とGAの向き不向きを吟味しないと。
>>168
小説やテレビドラマみたいに、シナリオのバリエーションにキリがないこと
を、"奥が深い"とかいってないだろうね？
GAの研究って、進化のシナリオをいぢり回して”ああやったらこうなりまし
た”みたいな話を良く効くけど、そこから一般性があって役に立つ知見って
中々出てこないよね。スキーマタの定理みたいな。"こんな問題には最強"み
たいな恣意的なヤツばかりなのも困るぞ。
>>161
すんません、“電話の多い時計屋”て何ですか？
172:161
02/08/05 00:36
>>171
電話がしょっちゅうかかってきて時計作りのじゃまされる時計屋さんが、
いかに効率良く時計を作るかっていう問題です。
それには、モジュール化とか、家内分業を導入とか
じゃまにたいする頑強さがいるみたいな話。
ノイマンな時代のちょっとした問題です。
他にも、信頼性のない計算機でいかに信頼できる答えを求めるか？
という類似な問題もあります。
173:名無しさん＠１周年
02/08/05 01:43
>>171 自分のことをオイラって呼ぶ，まともな意見を
書く人物といえば。。。
ひょっとして最近「インターフェイス」に書いてませんでした？
174:名無しさん＠１周年
02/08/05 02:49
>>166
大嘘はつかないように。経済学者＋生物学者＋dynamics systemの研究者から
タコ殴りにされるよ。
Evolutionarily Stable Strategyを変な形で記憶していると思われ。
またその分野は「Evolutionary Game Theory」と呼ばれ、GAとは
ほぼ全く関連がない。遺伝的手法云々というが、その内実は、
相当の内容がちがう。
175:161
02/08/05 02:53
>>174
でも現在、国際会議ではEP,ES,GAが統合されてECとして
会議されてるけどね。そういった意味（Evolutioary Computationとしてのね)。
例えば、ICGAとかでは顕著じゃない？
ICECとかも。
176:161
02/08/05 03:07
>>174
あ、でも違うことは認めます。
誤解っていうか誤認識ならごめんなさい。
モデルとしてのGAとの相違点を挙げてくれたらうれしいです。
適応対象の問題や数学的な研究とかとはべつに、
遺伝操作、世代交代など、モデル自体がもつ相違点を
教えて頂けないでしょうか？
177:ごめんなさい…。
02/08/05 05:16
プログラムの質問ですが、怒らないでください。
main(void)
{
genepool();
for(i=0;i<POP_SIZE;i++){
gene_out(gene_pool[i].chrom);
}
}//main(void)
void genepool()
{
for(i=0; i<POP_SIZE; i++){
makestring(gene_pool[i].chrom);
}
}
void makestring(int chrom[])
{
for (i=0;i<chrom_size;i++){
chrom[i] = random() >0.5 ? 1:0;
printf("%d",chrom[i]);
}
printf("\n");
}//void makestring
void gene_out(int chrom[])
{
for(j=0;j<chrom_size;j++){
printf("%d",chrom[j]);
}
printf("\n");
}
※変数宣言は消して書いてます。
makestring関数での出力結果と、gene_out関数での出力結果が
微妙に違ってしまうんですけど…。
ex.POP_SIZE=2,chrom_size=8
出力結果 makestring関数 gene_out関数
01011001 01011011
11011100 11011100
教えてください。解けなくてこんな時間になってしまいました(T_T)
ごめんなさい、長々と…。
178:ごめんなさい…（２）。
02/08/05 05:28
「出力結果」がわかりにくいですよね。
makestring関数では、「01011001」「11011100」と出力されたのに対し、
gene_out関数では、 「01011011」「11011100」と、一つ目(01011001)
の結果が違って出力されてしまうんです。
179:名無しさん＠１周年
02/08/05 06:37
>>178
情報が少なすぎます。答えようがありません。
gene_poolってのが曲者。なんなのかわからない。
こういったプログラムを書く人が、正しい宣言をしてるとは思えないわけでして。
宣言を求む。
180:１７８
02/08/05 14:52
プログラムです。
どうしてmakestring関数とgene_out関数で出力結果が違って
しまうのか分からないでいます。
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define POP_SIZE 2
#define G_LENGTH 8
struct Individual
{
char chrom[G_LENGTH];
double fitness;
int pheno;
};
struct Individual gene_pool[POP_SIZE];
void makestring();
double assignfitness();
double random();
void genepool();
void gene_out();
int chrom_size
main(void)
{
int i;
chrom_size=G_LENGTH;
genepool();
for(i=0;i<POP_SIZE;i++)
{
gene_out(gene_pool[i].chrom);
}
}
181:１７８
02/08/05 14:53
void genepool()
{
int i;
for(i=0; i<POP_SIZE; i++)
{
makestring(gene_pool[i].chrom);
}
}
void makestring(int chrom[])
{
int i;
for (i=0;i<chrom_size;i++)
{
chrom[i] = random() >0.5 ? 1:0;
printf("%d",chrom[i]);
}
printf("\n");
}//void makestring(int chrom[],int chrom_size)
182:１７８
02/08/05 14:54
void gene_out(int chrom[])
{
int j;
for(j=0;j<chrom_size;j++)
{
printf("%d",chrom[j]);
}
printf("\n");
}
double random()
{
double ra;
ra=((double)rand()/RAND_MAX);
return(ra);
}
長々とごめんなさいm(__)m
183:168
02/08/05 16:17
>>171
誰も「GAが」革命を起こすといはいって無いんだが。（ﾜﾗ
ただし、最適化アルゴリズムで革命が起こるとしたら
GAの一部の発想は取り込まれるだろうな。
たとえば、GPのプログラム自動生成に関わる発想とかな。
184:161
02/08/05 18:38
>>182
ほいさ。
少なくとも、関数宣言と関数実装が違うのはどうかなって思います。
原因としては構造体の中でchar配列でchromを定義してるのに、
int配列を受けとる関数で処理してるのが原因かと。
とりあえず、構造体のなかのcharをintに変えてみたら？
意味的には問題ないと思うし。
もう少し、C言語の勉強したほうがいいかもしんない。
このまま行ったら、後々とんでもなく苦労するよ。
185:名無しさん＠１周年
02/08/05 23:50
お前等良く字下げの無いプログラム読めますね
186:161
02/08/06 00:29
脳内コンパイラです。
ちなみにgccです。
187:161
02/08/06 23:40
>>186
にせもの発見。私じゃない。
こんなの初めてでドキドキです。
188:あぼーん
あぼーん
あぼーん
189:１７８
02/08/08 16:05
184さんありがとうございまする！！
できました。
脳内コンパイラ、gcc…。
190:名無しさん＠１周年
02/08/10 05:14
>>175, 176
Evolutionary ComputingとEvolutionary Game Theoryは、似たような
フレームワークに見えても、目的が全く違う。そのため、研究も研究者も
全く異なる。
以下も見てもなお、EGTがECと同じと思うかどうか、感想キボーン。
URLﾘﾝｸ(civitas.e.yamagata-u.ac.jp)
URLﾘﾝｸ(www.hi-ho.ne.jp)
後者のような状況を分析するために生まれた数学的道具が前者だ。
191:あぼーん
あぼーん
あぼーん
192:161
02/08/10 17:30
>>190
だから、モデルとしての相違点をいってよ。
研究目的とか数学的背景が違うのは上でも認めてるよ。
でも、ダーウィニズムを下とする考え方としては同じではないの？
あと、研究者がまったく違うというのはいけ好かない言葉ですね。
その辺の日本人だったら坂??さんとかしらない？(名前かいたら調べそうなので書きません)
とても有名だよ。
加えて、わたしはEGTについて言及したことは一言もないんだけどね。
へたな参照じゃなく自分の言葉でかけるかな？
193:名無しさん＠１周年
02/08/21 03:12
誰も自分の言葉で書けないみたい。
194:161
02/08/24 03:07
161です。
だれも、書いていただけないようなので個人的に閉まります。
こういった手法の目的とか有効性とかって、手法を使う側の捉え方、
対象への適応のしかたで変わるものだと考えています。
モデルを最適解探索に用いるか、はたまた、予測、対象作成に用いる等により、
手法は様々な利点、効能をみせてくれます。
手法自体の研究という観点もありますが、その手法を作成した人は
手法がどういった対象を捕らえるのかも同時に模索していることが多いです。
Kozaさんみたいにね。
存在するものを決めてかかるという姿勢は、研究には向いていないと考えますし、
それを常に自分にも問う姿勢は大切だと考えます。
以上です。傲慢な言い回しも多かったですがご容赦です。しつれいしまー。
195:名無しさん＠１周年
02/08/24 15:56
高レベルなカキコの後に、低レベルのカキコをお許しを。
トーナメント選択というのがありますよね。
それで、「トーナメント数２」というのは個体群の中から、２個ランダム
に選んで、フィットネスが高い方を残すって言うことでいいのでしょうか？
「トーナメント数４」だったら、４個ランダムに選ぶっていうことで？
よろしくお願いします！
196:あぼーん
あぼーん
あぼーん
197:名無しさん＠１周年
02/08/24 17:48
このスレで発生するGAに対する否定的な意見は僕も辟易してるところです。GAはまだまだ未解決な分野なのです。だからこそ研究者としては興味の尽きない話です。でも、利用者にとっては不備が目に点いてしまうのでしょうか?
198:名無しさん＠１周年
02/08/25 01:42
>>195
その通りだと思われ。トーナメント数が大きすぎると、
早く収束しすぎてｼﾊﾟｰｲするかも。
199:名無しさん＠１周年
02/08/25 02:12
しかし、人がいない板だ
200:名無しさん＠１周年
02/08/25 03:23
198さんありがとうございます。
201:名無しさん＠１周年
02/08/25 16:24
DGAとRGAで、コーディングの難易度が易しいのってどちらですか？
よろしゅうです。
202:名無しさん＠１周年
02/08/25 23:41
分散ＧＡと実数値ＧＡ？のこと？
203:名無しさん＠１周年
02/08/26 00:10
>>202
その通りです！
易しい方からチャレンジしてみようと思って、調べているのですが…。
お願いします。
204:名無しさん＠１周年
02/08/26 23:33
このふたつのどちらか、という選択がﾜｶﾗﾝ。
実数値ＧＡを分散処理することだってできるような……。
役に立てなくてスマソ
205:名無しさん＠１周年
02/08/29 19:18
書き込める？
206:名無しさん＠１周年
02/09/02 21:45
ちょっと通りがかりで気になったので遅レスしてみる．
最近のを見てると，もはや進化論的とか遺伝的って呼べる
のかよくわからん．
ときたい問題に応じて，そのへんにある近似解法と組み合わせたり，
統計量はかって使ったり，人工知能のノウハウを入れてみたり．
やってることは結局バイナリコードのうまくいきそうな生成法であって，
どこが進化論やねん！とか思ったりする．
最初のコンセプトが，一応「生物の遺伝のしくみのシミュレーション」
で，それにしたがってHollandとかがそういう用語を使い始めたから，
名前がのこってるのかなあと思ったりはする．
これはあくまで個人的意見ね．
207:名無しさん＠１周年
02/10/05 01:11
最近、ラマルク的なGAはじめたからage---!!
がむばれEC。
208:名無しさん＠１周年
02/10/05 06:15
最近ネタに詰まってるけどage-----!!
ラマルクが何かわからないが、がむばれEC。
209:名無しさん＠１周年
02/10/05 10:08
^
210:名無しさん＠１周年
02/10/11 23:09
GA Lib.とかあるので、お手軽なので、「非」専門家にはよく使われますが、
本当のプロはtabu searchとかguided local searchですよ！まあ、へぼい学会
に投稿する分には子供だましのGAで十分でしょうが。
211:名無しさん＠１周年
02/10/12 02:02
>>210
組み合わせ最適化問題。すてき。
へぼい学会。いやはやたしかに。心が痛い。
212:名無しさん＠１周年
02/10/13 15:39
単純GAやSAはよく使ってます。
理由は毎回一からソース書けるくらいインプリメントが簡単だから。
それ以上の理由はありません。
213:あぼーん
あぼーん
あぼーん
214:；
02/10/13 21:37
タンパクのfoldingの研究でつかってまっす。つうか そういう仕事をみた。
高分子がglobularにfoldすると、エネルギー安定な構造とその周辺のエネルギー地形を調べるのに、
いくつかの基の協奏的な動きが必要。そこでGAが有用です
215:あぼーん
あぼーん
あぼーん
216:経験者談
02/10/14 01:18
>>212
確かにラクだわな。
217:名無しさん＠１周年
02/10/20 17:02
「遺伝的アルゴリズムを学ぼう」スレの３７さんへ
>こんにちわ。
>卒研で多目的GAをやろうと思うんだけど、MOGAとかVEGAとかいろいろ乱立してて、
>なんてやつが最もオーソドックスなの？
>例えば、SGAを軸にして、RGAやらDGAやらを比較するじゃないですか？
>つまり、多目的GAでSGAのようなところに位置しているものって？
>よろしくお願いします！
VEGAなんてどうかしら？
あまりGA詳しくないのに言っちゃって、みなさんに殴られるかも。
218:あぼーん
あぼーん
あぼーん
219:名無しさん＠１周年
02/10/22 00:40
age
220:名無しさん＠１周年
02/10/27 00:19
質問です。
多目的GAだと、普通に交叉（バイナリ遺伝子で）をやっても、より良い解を生成できないらしいんですけど、
何か特殊なやり方があるんですか？
調べても駄目でしたので、ご存知の方がおりましたら、よろしくお願いします。
221:名無しさん＠１周年
02/10/27 20:26
>>220
複数の目的に対して、理想的な場合、
目的Ａにとってよい部分ストリングと
目的Ｂにとってよい部分ストリングを組みあわせて
両方にとって良いストリングを作れる。
ただ、これが普通のＧＡでは難しい。
Ａにとって良いストリングがＢにとって必ずしも
良いとは限らない（むしろ逆かもしれない）し。
選択をうまいことやって各目的にとって（そこそこ）
良いストリングがいろいろと残るようにして組み合わせるとか。
具体的には多目的ＧＡの論文を読んでみてください。
222:220
02/10/28 01:50
ありがとうございます。
VEGAのようなやり方を有効に使おうとおもいます。
考えてみます。
本当にありがとうございます。
223:名無しさん＠１周年
02/10/28 15:58
文系の私です。数式が読めません(+_+)
ヒントを下さい。
s(d)=max{0,1-d/40}というものです。
この、maxは最大の時という事でしょうか？
また、{0,1-d/40}の「0,1」の意味が分かりません。
お願いします。
224: ◆k3MiMu4e4.
02/10/28 16:43
>>223
0と1-d/40を比較して大きい方をs(d)とします
正確には小さくない方だけど・・・
225:223
02/10/29 02:58
ご教授ありがとうございます。
上の式は、シェアリング関数というものです。
dは個体i,j間の距離らしいんですが、これにはユークリッド距離(？)と
いうものを適用してしまってよいのでしょうか？
仮にそうだとすれば調べたところによると、ユークリッド距離というも
のは ||f-g|| の２乗をとるらしいんですが、これはつまり4と2でしたら
(4-2)の２乗で「４」になるということでいいでしょうか？
また、点(2,3)と点(5,4)の場合だと、（2-5）の２乗で「9」。(3-4)の
２乗で「1」。それらを足して、点(2,3)と点(5,4)のユークリッド距離
は「10」という計算方法であってますか？
お願いします。
226:名無しさん＠１周年
02/10/30 13:38
>>225
個体というのは0と1でコーディングしてあるもの（いわゆるビット列）だろうか？
だとしたら、距離というのは、別々の値をとっている遺伝子座が何個あるか数える。
個体iが 10000101
個体jが 00100100
としたらハミング距離は3です。
227:223
02/10/30 17:40
書き込みの方、ありがとうございます。
>個体というのは0と1でコーディングしてあるもの（いわゆるビット列）だろうか？
はい、そうです。
現在のコーディング手法はグレイコーディング、バイナリコーディングです。
>距離というのは、別々の値をとっている遺伝子座が何個あるか数える。
>個体iが 10000101
>個体jが 00100100
>としたらハミング距離は3です。
ある論文で、
>ここで，d(xi, xj) は，個体i とj とのユークリッド距離である．一般的に距離d の測定法により、遺伝子のハミング距離を用いる遺伝子型
>シェアリングとパラメータ空間でのユークリッド距離を用いる表現型シェアリングとがある。表現型シェアリングにはさらに、設計変数間のユーク
>リッド距離と目的関数間のユークリッド距離を測定する方法がある。MOGA では目的関数空間でパレート最適集合を求めるので、後者がよく用
>いられる。
とあります。
そのため、私は目的関数間のユークリッド距離を測定する方法をとろうと考えていました。
この事は、
例えばf1=(x1*x1)/4
f2=x1(1-x2)+5
の時、
個体１の遺伝子 x1->表現型 3, x2->表現型 1
個体２の遺伝子 x1->表現型 2, x2->表現型 2
だとします。
すると、f1を横軸、f2を縦軸にとった散布グラフで、個体１は(2.25,5)、 個体２は(1,3)にプロットされて、この座標の距離がdだと考えていて、
これらのユークリッド距離は、>>225のように求めてしまってよいのでしょうか？ というものでした。
この考えは、ひょっとして根本的に間違っていますか…^_^;
長々と失礼致しました。
ご教授お願いします。
228:名無しさん＠１周年
02/10/30 19:10
229:名無しさん＠１周年
02/10/31 04:44
>>1を焼きなませ！
230:名無しさん＠１周年
02/10/31 06:54
metastable state にハマりました
231:名無しさん＠１周年
02/11/01 03:56
MOGAで、シェアリングパラメータを決定する際、そのパラメータを見積もる方法というのはあるのでしょうか？
調べた結果、シェアリングレンジというものも存在するようですが、今一つ分かりません。
ぜひとも、よろしくお願い致します。
232:あぼーん
あぼーん
あぼーん
233:あぼーん
あぼーん
あぼーん
234:ためい ◆F9/WB6qelo
02/11/02 17:01
うき
235:あぼーん
あぼーん
あぼーん
236:ホイミン ◆98ikMFVywo
02/12/09 07:16
aho
237:名無しさん＠１周年
02/12/12 23:29
アホちゃうわ
238:206
02/12/17 20:30
久々に来たら卒論対策ページになってまつね。
239:名無しさん＠１周年
03/01/05 02:46
ＧＡっておもしろいね。
でも、研究じゃないよね。
余暇活動のような気がする。
240:あぼーん
あぼーん
あぼーん
241:名無しさん＠１周年
03/01/05 18:47
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242:山崎渉
03/01/11 05:20
（＾＾）
243:名無しさん＠１周年
03/01/11 11:57
ウィルス進化型ＧＡはつかえないの？どうなの？
244:あぼーん
あぼーん
あぼーん
245:あぼーん
あぼーん
あぼーん
246:名無しさん＠３周年
03/01/27 16:12
おまいら！Ｃで書かれた遺伝的アルゴリズムのソースがおいてあるＨＰ知ってたらアドレス教えてください。
247:名無しさん＠３周年
03/01/27 16:56
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248:名無しさん＠３周年
03/01/27 23:04
>>246
URLﾘﾝｸ(www.iitk.ac.in)
卒論あんまり手を抜くなYO!
249:名無しさん＠３周年
03/02/02 12:35
質問スマソ
GAと自然界における遺伝の両プロセス間での類似点と相違点って
なんでしょうか？
250:名無しさん＠３周年
03/02/07 20:52
自然界の適応と淘汰をモデルにしたのがＧＡ
進化論的発想も含まれる。
但し、進化論自体、何が正しいのかは分からないから
ＧＡが進化をモデルにした、という表現を使うのは誤り。
単純に言えば、ＧＡは簡単で自然界は複雑。
最も単純なＧＡオペレーションの交叉と突然変異のプロセスは自然界にもある。
このオペレーションだけ見ても、交叉に（自然界では交配？）至る過程が異なる。
個体同士が「生存確率の高い子孫を残せるだろう」という相手を選ぶ。
ＧＡは基本はランダム。個体の意志は無関係。
私見では、ここが最も異なる所だと思う。
比べると突然変異はそう大差ないかもね。
あとは、生存判定の評価関数の性質かな。
関数でモデル化できるけど、自然界での死因は１つじゃないが
ＧＡでは単一の評価関数を用いるのが普通。
まぁ、考えれば相違点なんていくらでも出てくるわけで。
その相違点を取り入れたＧＡなんてのも卒論のテーマにはなるわなぁ。
今書いてるのには到底間に合わないと思うけど。
|∀｀)ノ 頑張ってねぇ
251:249
03/02/08 02:33
>>250
レスありがとうございます。
私はまだ学部３年なんですが、講義でちょっと出てきて興味持ったんで。
GAってなかなか面白いですね。卒研とは別にやってみようかな
252:山崎渉
03/03/13 13:15
（＾＾）
253:山崎渉
03/04/17 09:14
（＾＾）
254:山崎渉
03/04/20 04:03
∧＿∧
（ ＾＾ ）＜ ぬるぽ（＾＾）
255:名無しさん＠３周年
03/05/16 06:58
あげてみよう
256:あぼーん
あぼーん
あぼーん
257:あぼーん
あぼーん
あぼーん
258:山崎渉
03/05/21 21:46
━―━―━―━―━―━―━―━―━[JR山崎駅（＾＾）]━―━―━―━―━―━―━―━―━―
259:山崎渉
03/05/21 23:41
━―━―━―━―━―━―━―━―━[JR山崎駅（＾＾）]━―━―━―━―━―━―━―━―━―
260:山崎渉
03/05/28 14:23
∧＿∧
ﾋﾟｭ.ｰ ( ＾＾ ） ＜これからも僕を応援して下さいね（＾＾）。
＝〔~∪￣￣〕
＝ ◎―◎ 山崎渉
261:名無しさん＠３周年
03/06/16 00:59
ナンクロパズル解こうとがんぱってみました
おしい、答えしかでんな
262:あぼーん
あぼーん
あぼーん
263:あぼーん
あぼーん
あぼーん
264:名無しさん＠３周年
03/06/18 15:25
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265:& ◆WwnKN7.MB6
03/06/20 12:19
確かにGAは試行錯誤の延長にある。ただ効率よくやる点が違う。インプリシット・パラレリズムというやつ。アルゴリズム自体が簡単なので見落としがちだが、元祖の本に帰るのも時に役立つ。
266:あぼーん
あぼーん
あぼーん
267:まんち～
03/06/20 12:59
GAとは、論文を作るための道具である。
268:名無しさん＠３周年
03/07/05 20:32
多目的最適化問題ならmodeFRONTIERだよ。
検索してみて。
269:あぼーん
あぼーん
あぼーん
270:あぼーん
あぼーん
あぼーん
271:あぼーん
あぼーん
あぼーん
272:山崎 渉
03/07/12 12:16
__∧＿∧_
|（ ＾＾ ）| ＜寝るぽ（＾＾）
|＼⌒⌒⌒＼
＼ |⌒⌒⌒~| 山崎渉
~￣￣￣￣
273:名無しさん＠３周年
03/07/12 14:52
タグチメソッドって何？
274:???
03/07/12 15:55
URLﾘﾝｸ(kojiro.free-city.net)
275:あぼーん
あぼーん
あぼーん
276:名無しさん＠３周年
03/07/12 23:48
>>273
遺伝的アルゴリズムとは関係ない。
277:名無しさん＠３周年
03/07/13 00:21
遺伝的アルゴリズムは何に使うの？
278:山崎 渉
03/07/15 12:39
__∧＿∧_
|（ ＾＾ ）| ＜寝るぽ（＾＾）
|＼⌒⌒⌒＼
＼ |⌒⌒⌒~| 山崎渉
~￣￣￣￣
279:名無しさん＠３周年
03/07/19 01:25
最適化って？
280:あぼーん
あぼーん
あぼーん
281:名無しさん＠３周年
03/07/19 13:51
CAEとCAOの時代になるのかな？
282:あぼーん
あぼーん
あぼーん
283:名無しさん＠３周年
03/07/20 14:32
Y本興業のF井隆ら６人が名誉毀損で２ちゃんねるを告訴
ｽﾚﾘﾝｸ(geinin板:12番)
284:名無しさん＠３周年
03/07/20 19:59
↓ここに詳しくのっていたよ（＾＾
URLﾘﾝｸ(osusume.zero-yen.com)
285:山崎 渉
03/08/02 02:25
∧＿∧
（ ＾＾ ）＜ ぬるぽ（＾＾）
286:ぼるじょあ ◆yBEncckFOU
03/08/02 02:59
∧＿∧ ∧＿∧
ﾋﾟｭ.ｰ （ ・３・） ( ＾＾ ） ＜これからも僕たちを応援して下さいね（＾＾）。
＝〔~∪￣￣￣∪￣￣〕
＝ ◎―――◎ 山崎渉&ぼるじょあ
287:山崎 渉
03/08/15 18:49
(⌒V⌒)
│ ＾ ＾ │＜これからも僕を応援して下さいね（＾＾）。
⊂| |つ
（＿）（＿） 山崎パン
288:名無しさん＠３周年
03/08/16 20:56
CAOって何？
289:名無しさん＠３周年
03/08/17 00:36
Chief Aborn Officer
290:名無しさん＠３周年
03/08/17 01:09
おでん的アルゴリズム
291:あぼーん
あぼーん
あぼーん
292:あぼーん
あぼーん
あぼーん
293:あぼーん
あぼーん
あぼーん
294:あぼーん
あぼーん
あぼーん
295:あぼーん
あぼーん
あぼーん
296:あぼーん
あぼーん
あぼーん
297:あぼーん
あぼーん
あぼーん
298:名無しさん＠３周年
03/08/17 10:06
.＼これからもヒヨコ戦艦を応援して下さいね（＾＾）。／
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣∨￣￣￣￣. | ＿＿＿＿＿＿_
| |シャワールーム|
| | (ｱｳｼｭﾋﾞｯﾂ式) |
ﾊﾆｬｰｰｰｰﾝ!! ﾔﾒﾃｪ!! . | ￣￣￣￣￣￣
ﾔﾏﾄｵﾀﾔﾒﾙｶﾗ ﾀｽｹﾃｯ!! ∧＿∧ | |￣￣￣￣￣￣|
。∧∧゜ ｡∧∧ﾟ . （ ＾＾ ） | | . |
｡・(；T０ﾟ) ﾟ(>0<*)・｡ __,,,と ） . | | . |
ﾐ三彡==ﾐ三彡"￣ 人 Ｙ | |. |
( ( ( とと__ﾉ～と＿Ｏ～ . し（＿_） |＿|＿＿＿＿＿＿|＿＿＿＿
ﾋﾞｴｰｰｰﾝ
ﾀｽｹﾃｰ
ｽﾚﾘﾝｸ(ranime板)l50
ｽﾚﾘﾝｸ(ranime板)l50
ｽﾚﾘﾝｸ(ranime板)l50
ｽﾚﾘﾝｸ(ranime板)l50
299:あぼーん
あぼーん
あぼーん
300:名無しさん＠３周年
03/12/05 10:37
遺伝的アルゴリズムで
連続世代モデルに関する研究はあまりされて無いの？
サーベイしてみても見つからないんだけど
これはむしろ生物進化とかのアプローチの方に近いけど
なんか知ってる人がいたら教えて下さい
301:?
03/12/06 19:39
遺伝便利サイト
URLﾘﾝｸ(www.fujisawa.co.jp)
URLﾘﾝｸ(village.infoweb.ne.jp)
302:名無しさん＠３周年
04/03/14 02:18
PostgreSQLも遺伝アルゴリズム使ってるね。
２ｃｈのDBサーバははポスグレじゃないのかな？
303:名無しさん＠３周年
04/03/15 20:24
GAで電子回路を合成
いっぱい論文が書けそうでつ
304:名無しさん＠３周年
04/04/03 08:09
良く判ってないだけかもしれませんが、GAと行き当たりばったりの区別がつきません。
行き当たりばったりに要素を組み合わせていけば最適なスキーマがそのうち
出現するよってそりゃ当たり前だと思うんですが、GAのなにが特殊なんでしょうか？
305:名無しさん＠３周年
04/04/03 09:29
>>304
ものを探す一番簡単で子供でもやる方法は”行き当たりばったり”だろ。
これを、早くやれば良いだけの話し。これがＧＡの基本。
306:名無しさん＠３周年
04/04/03 11:51
>>304
よいしょ
URLﾘﾝｸ(www.1101.com)
307:304
04/04/05 11:34
一応、ニューラルネットでInput層=16*16(Pixels), 中間層=1, Out層=8(Ascii)で
単純な文字認識NN組んだ事がある程度に浅くかじったAIの知識はあるんですけど、
解説読んでも、どうもGAはピンとこないんですよ。専門は3DCGです。
例えば古典的な探索木を使ったバックトラックアルゴリズムを差し置いて
GAを使うメリット、これがわからない。GAの場合って探査木の葉の部分
だけの深さのない平板なわけですよね？極端なこと言うと、全ての
組み合わせを列挙するだけで、ヒエラルキーも派生の情報とかも
失われちゃうってことで、探索木と比べてもメリットがないと思うんですが。
GAを勉強途中で、その疑問に引っかかってやめてしまいました。
308:304
04/04/05 11:36
↑もちろん、自分のアタマが悪いだけだとは思ってますが。
309:名無しさん＠３周年
04/04/25 20:49
GAの練習で巡回セールスマン問題をやっています。
ところで、突然変異は優秀な遺伝子にも適用した方がいいのでしょうか。
全部の遺伝子に一定確率で突然変異を起こすと
せっかくいい成績が出ているのに、突然変異で悪くなることがあります。
最上位の遺伝子だけ例外にすると単調にスコアはよくなりますが、
多くのサンプルでは全部の遺伝子が等確率で突然変異を起こしています。
これは私のプログラムにバグがあるのか、
優秀な遺伝子は突然変異を起こさない方がいいのか判断に困っています。
識者のかた、アドバイスをお願いします。
310:名無しさん＠３周年
04/04/27 01:19
突然変異の確率が高すぎるのでは？
突然変異自体は局所解に陥っても
そこから抜け出せるようにするための”隠し味”のようなものですし。
とりあえず確率を低くした上でもう一度実験してみるのがいいと思われ。
311:名無しさん＠３周年
04/04/27 20:47
>>309
エリート保存戦略しる!
312:名無しさん＠３周年
04/06/15 19:39
>>309
タブーサーチでもいいね
313:名無しさん＠３周年
04/06/15 19:44
激しく遅ﾚｽだなここは…
314:名無しさん＠３周年
04/06/15 21:39
ここで凄い事が
ｽﾚﾘﾝｸ(ascii板)
315:モナー
04/07/13 21:38
初めまして、新人の、モナーどえす。
316:名無しさん＠３周年
04/11/16 13:19:42
分布推定使ってますか？
317:カオスさん＠３周年
04/11/22 02:09:16
こんなのはカオスニューロあたりを使ってサクサクッととけるよ
318:名無しさん＠３周年
04/11/23 11:28:43
経営に遺伝的アルゴリズムを持ち込もうとしている。
我ながらアホだと思う。
ただ、上層部を騙し通したらO.K。
319:名無しさん＠３周年
04/11/24 00:20:41
最適化を考えているとしたら、問題なのは遺伝的アルゴリズムや線形計画法と
いった最適化アルゴリズムをどうするかといったことではなくて、市場シミュ
レーションや評価関数のモデリングが適切にできるか、といったことなんじゃ
ない？
市場のふるまいや財務評価についてコンピュータ上で適切に評価計算すること
が可能になれば、最適解を求めるのは人間がやるよりはGAの方がマシなのは当
たり前のような希ｶﾞｽ。あと、最終的な意思決定の仕組みまでどう考えるか、
かな。
320:名無しさん＠３周年
04/11/24 20:56:08
>>319
いや、でもね。
中身がほぼ完全にブラックボックスで、
コンピュータが出した数字をそのまま鵜呑みにして施策を行う企業があると思う？
その意味では遺伝的アルゴリズムもニューラルネットワークも経営分野では実用的じゃないと思う。
飛行機のようにシミュレートできないんだよ？
321:徳増
04/12/15 16:13:57
C言語を使って遺伝的アルゴリズムをジョブショップスケジューリング問題に適用したいのですが、さっぱり分かりません。
どなた様か簡単なプログラムを教えて頂けませんか？？
322:名無しさん＠３周年
04/12/15 20:04:50
>>321
そんな本があったよ。
323:徳増
04/12/16 14:47:17
どんな本だったか分かりませんか!?
324:名無しさん＠３周年
04/12/16 21:35:11
age
325:名無しさん＠３周年
04/12/23 15:48:35
>>321
具体的にどの部分のコーディングがわからないのでしょうか？
スケジューリング問題にＧＡを使うと，それなりに答えはでるけど，
実際には使いものにならんよ．
326:名無しさん＠３周年
04/12/23 16:08:58
>>325
なんで使い物にならないの？
327:名無しさん＠３周年
04/12/23 18:34:20
>>326
GAである程度の良い答は出せます．そういう意味では使えます．
でも，実際の工場で，担当者がGAで答を求めるソフトがあったとして，
それを使うかどうか？
あなたの近くの担当者はどうですか？
328:徳増
04/12/24 18:01:44
>>325
コーディング法はガントチャートをもとにして、各機械における
仕事の投入順序を順列で表し、2次元表現したものを遺伝子型にしようと
考えています。
また、各仕事を処理する機械の順序や、各機械上での各仕事の処理時間は
与えられているものとします。
この際の、与えられた条件からガントチャートを作るためのプログラムを
教えて頂きたいのですが…？
できればガントチャートはアクティブスケジュール（技術的順序を
守っているならば先行作業を飛び越して、できる限り無駄な時間を無くす
スケジュール）にしたいと思っています。
329:名無しさん＠３周年
04/12/24 21:08:48
たとえば，ちょっと古いけど
遺伝的アルゴリズム，北野 宏明 (編集)，産業図書 ; ISBN: 4782851367 ; (1993/06)
にコーディング法が載っています．
続編２と３でも，似たようなスケジューリングの問題を取り扱ってます．
330:名無しさん＠３周年
04/12/24 21:12:39
順列表現をしたいなら，
遺伝的アルゴリズム ソフトコンピューティングシリーズ
坂和 正敏 (著), 田中 雅博 (著), 日本ファジィ学会 (編集)，朝倉書店 ; ISBN: 4254209908 ; (1995/09)
に，コーディング，交叉法等が解説されています．
331:名無しさん＠３周年
04/12/25 06:48:01
>>327
現場の人が使いたがらないとしたら、その理由はなんだと思う？
332:名無しさん＠３周年
04/12/25 09:21:27
>>331
働けばわかるよ。
333:名無しさん＠３周年
04/12/25 12:22:38
ニートの俺も使いたがらないとしたら、その理由はなんだと思う？
334:名無しさん＠３周年
04/12/25 13:30:41
>>333
>>320
335:327
04/12/25 14:55:52
GAに限らず，最適化手法というものは，意思決定の場においてブラック
ボックス的なイメージがありますが，それは運用する現場の人間の能力
の問題です．数年前までは，最適化手法を利用することに抵抗感を感じ
る人は確かに多かったのですが，最近は「あたりをつける」という意味
で実際に用いられる例は非常に増えてきています．そして，出てきた答
えの良し悪しを判断する能力が意思決定者に問われています．
ただし，ジョブショップスケジューリング問題などは，GA以外にも解法
はたくさんあるわけで，何もわざわざ求解に時間のかかるGAを使う必要
もないのでは？
また，スケジューリング問題は最適化手法自身の性能を評価するうえで
数学的には面白い問題だとは思いますが，実際の現場では，問題に盛り
込めない不確定な要素が多くて，なかなか数式どおりにはいきません．
336:名無しさん＠３周年
04/12/25 16:29:17
>最近は「あたりをつける」という意味
>で実際に用いられる例は非常に増えてきています．
具体例って挙げられる？
自分の知る限りでは、最適化ソフト製造・販売業者のパンフレット中での
成功事例しかないんだけど。しかも実際は利用されてないはず。
337:327
04/12/25 18:07:23
具体的な企業名・製品名を挙げるのは控えるが，
（口外できないらしいので）
構造設計での導入の話が多いですね．
すでに市場に出回っている製品で使われています．
338:331
04/12/26 03:26:34
>>332
漏れ、その方面で働いてるから一応知ってるよ。
コンピュータにできて人間にできているのは「なぜ」なのか考えて、
双方の利点を生かすることで着実に問題をﾂﾌﾞしていくのが企業人と
いうものだーよ。わかる？
>>335
参考書や学会発表で、検証例題として出てくる「ジョブショップ」は
確かに単純すぎるな。でも、企業では現場レベルに近いかなり詳細な
モデルで計算してたりもするよ。
この手の問題で使えそうな最適化手法っていうと、ＧＡ以外の手法だ
と例えば何？分岐限定法やＳＡ？線形/非線形計画法とかこの手の問題
で使い物になるのか？
あと、ＧＡが実際の製品設計に使われてるのは既に大分認知されてるん
じゃない？Ｍ菱電機がCRTシャドーマスクだかの構造設計に使ったりと
か新聞に載ってたよね。
339:327
04/12/26 12:48:49
>>338
まー，そう怒りなさんな．
最適化をしたいときに，問題の特性に応じて，適用する最適化手法を
選ぶのも運用者のスキルのうちですよね．GAは柔軟性に富むので，様々
な応用例が考えられていますが，スケジューリング問題の求解法は，
現在のGAよりも優れた手法が昔から山ほど考えられてきています．そ
ういったもので，解けない問題となったときに，初めてGAの導入を検
討してください．
同じことで，Ｍ菱電機のCRT設計はあの当時としては画期的でしたが，
今から考えると，わざわざGAを使う必要はなかったかな，と思いません？
340:331
04/12/28 00:01:59
>>339
詳細は失念したけど、あのﾈﾀはﾄﾎﾟﾛｼﾞｰ問題がメインだっけ？
ﾛﾝﾌﾞﾝで検証例題としてよく使われるような構造解析として単純な問題なら、
もっとスッキリした解き方ができるのかな？あと、ﾜｹわかんない形が出てく
る手法とかもあるね。ああいったのって使えそう？
341:327
04/12/28 00:45:21
CRTの例は板厚の最適化だったと記憶しています．
論文で検証に使われている問題だけでなく，そもそも一般的に言
って，静的な構造問題は極端な多峰性を持たないので，わざわざ
GAを使うメリットはありません．SLP，SQPあたりで十分です．
もしGAを使うとすれば，材料選定などのような離散変数を含む
問題になった場合が考えられます．339でも書いたように，普通
の方法で解けなくなったときのみ，GAの適用を考えてください．
ﾜｹわかんない形が出てくる手法というのは，おそらくトポロジー
最適化手法のことですね．これは基本設計段階での検討に，
（試験的に？）使われているといったレベルかと思います．
構造最適化手法は，その他，寸法最適化と形状最適化に分類され
るものがありますが，これらの方がより広い範囲で利用されてい
ます．
342:327
04/12/29 12:18:46
あ，GAのスレで，なんかGAのことをボロカスに言ってしまった希ガス．
使えるところには使えるのよ．
離散変数・連続変数混合問題．
多目的最適化問題．
複数の解候補が必要な場合． 等
あと，特殊な組合せ問題で嵌るとすごい．
343:名無しさん＠３周年
05/01/09 06:42:42
クラシファイアシステムっての勉強したいんですけど、
なんかいい参考書ないですか。
344:ぼるじょあ ◆yBEncckFOU
05/01/13 08:20:38
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ﾋﾟｭ.ｰ （ ・３・） ( ＾＾ ） ＜これからも僕たちを応援して下さいね（＾＾）。
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＝ ◎―――◎ 山崎渉&ぼるじょあ
345: ◆nQViICfh1.
05/01/24 15:01:37
Gray Codingとハミング距離と交叉に関する数学的な定理って、どんなのがありますか？
Gray Codingを用いた交叉は、必ずこの範囲に収まる、みたいなのがほしぃ。
てか、Gray Codingはおそらく理想的な交叉だとおもうのですが、そうすると、
Gray Coding + Mutation = Binary Coding
みたいになるじゃないですか。で、Mutation何%相当とかって計算できないのかなー
346:名無しさん＠３周年
05/01/31 19:37:49
>>345
何をもって理想的と言うかにもよるけど、こんな研究もありますよん。
URLﾘﾝｸ(www.nlab.sogo1.ynu.ac.jp)
347:ぼるじょあ ◆yBEncckFOU
05/02/20 09:29:31
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ﾋﾟｭ.ｰ （ ・３・） ( ＾＾ ） ＜これからも僕たちを応援して下さいね（＾＾）。
＝〔~∪￣￣￣∪￣￣〕
＝ ◎―――◎ 山崎渉&ぼるじょあ
348:山.崎 渉
05/02/22 19:33:06
...これからも僕を応援して下さいね（＾＾）。
━―━―━―━―━―━―━―━―━[JR山崎駅（＾＾）]━―━―━―━―━―━―━―━―━―
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＝〔~∪￣￣〕
＝ ◎―◎ 山崎渉
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（ ＾＾ ）＜ ぬるぽ（＾＾）
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（＿）（＿） 山崎パン
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349:山崎
06/02/12 10:57:49
...これからも僕を応援して下さいね（＾＾）。
━―━―━―━―━―━―━―━―━[JR山崎駅（＾＾）]━―━―━―━―━―━―━―━―━―
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ﾋﾟｭ.ｰ ( ＾＾ ） ＜これからも僕を応援して下さいね（＾＾）。
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（＿）（＿） 山崎パン
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350:名無しさん＠５周年
06/02/23 18:10:46
これやってる有名な研究室って
東大伊庭研ほかにはどこ？
351:名無しさん＠５周年
06/03/02 20:01:41
巡回セールスマン問題の標準的な問題にTSPLIBが有りますが、他の最適化問題に対する標準的な問題って有りますか。
ナップサック問題のような、実装が簡単なもので。
352:名無しさん＠５周年
06/11/11 19:01:53
あげ
353:名無しさん＠５周年
06/11/12 16:47:47
さげ
354:名無しさん＠５周年
06/11/12 17:46:57
まん
355:名無しさん＠５周年
06/11/14 12:30:36
おお、更新されてる！と思えば・・・
356:名無しさん＠５周年
06/11/20 01:02:14
共進化GAやってる人いますかあああああ
分からんこと多すぎて誰かヘルプミーー
357:名無しさん＠５周年
06/11/20 15:19:57
>>356
どんなことやってんの？
358:名無しさん＠５周年
06/11/21 04:53:17
ソーティングネットワークやってます。
ダニーの論文は分かりやすいのですが細かいこと書いてないので
苦戦してます。
359:名無しさん＠５周年
07/06/16 00:03:23
知らない
360:名無しさん＠５周年
07/09/29 00:25:04
DEやってるやつはおらんのか・・
361:名無しさん＠５周年
07/10/06 12:16:04
ﾉｼ
362:名無しさん＠５周年
07/10/06 14:32:59
相場のある指標をパラメータにして一定期間内に
最大利益をあげる売買手法の取得をやってる
363:名無しさん＠５周年
07/10/15 13:47:39
使ってる指標についてkwsk
364:名無しさん＠５周年
08/09/27 16:29:52
>>358
ｲﾀﾀﾀﾀﾀﾀﾀﾀﾀﾀﾀﾀﾀﾀﾀﾀﾀﾀﾀﾀﾀﾀ