AI用語集
人工知能の完全辞典
個体群
遺伝的アルゴリズムにおける候補解を表す個体または染色体の集合で、連続する世代を通じて進化する。
染色体
最適化問題に対する潜在的な解を符号化するデータ構造で、通常バイナリ列または実数列として表現される。
遺伝子
染色体内の基本情報単位で、解の特定部分または問題のパラメータを表す。
適合度関数
個体群内の各染色体の品質を評価する目的関数で、最適解に向けた選択プロセスを導く。
選択
適合度に基づいて個体を繁殖用に選ぶプロセスで、次世代に向けて最も性能の高い解を優先する。
交叉
2つの親の遺伝的物質を組み合わせて子孫を作る遺伝的演算子で、新しい解の探索を促進する。
突然変異
染色体内の遺伝子をランダムに変更することで、局所最適解への早期収束を防ぐための遺伝的多様性を導入する。
エリート保存戦略
最良の個体を世代から世代へ保存する戦略で、解の品質が世代を経て劣化しないことを保証する。
選択圧力
最も性能の高い個体が選択において優先される強さで、収束速度と多様性に影響を与える。
遺伝的多様性
集団内の遺伝的変異の尺度で、探索能力を維持し停滞を避けるために不可欠。
トーナメント選択
集団のランダムな部分集合から最良の個体を選ぶ選択方法で、探索と活用のバランスを取る。
ルーレット選択
個体が選択される確率が集団内での相対的な適応度に比例する確率的選択手法。
交叉率
親のペアが交叉演算子を受けて子孫を生成する確率で、探索の強度を制御する。
突然変異率
特定の遺伝子がランダムに変更される確率で、活用と遺伝的多様性の維持のバランスを調整する。
バイナリ符号化
染色体をビット列として表現する方法で、遺伝的アルゴリズムで最初に使用された歴史的な手法。
実数符号化
実数を使用して染色体を表現する方法で、連続最適化問題に特に適している。
ジェノタイプ
染色体の符号化された構造で、探索空間における解を表し、表現型の現れとは区別される。
フェノタイプ
観察可能な表現またはジェノタイプに対応する復号化された解で、適応度関数によって評価される。
ニッチング
探索空間の異なる領域に特化した部分集団の進化を促進することで多様性を維持する技術。
マイグレーション
並列遺伝的アルゴリズムにおける部分集団間の個体交換で、多様性を促進し早期収束を回避する。