AI用語集
人工知能の完全辞典
差分進化
個体間の差分に基づく突然変異と交叉操作を用いて探索空間を探索する、集団ベースのメタヒューリスティック最適化アルゴリズム。
ターゲットベクトル
差分進化アルゴリズムにおいて、突然変異と交叉を受け、新しいトライアルベクトルを生成する現在の集団の個体。
ドナーベクトル
集団のランダムなベクトルの線形結合によって生成される突然変異ベクトルで、交叉によってトライアルベクトルを作成するための基礎として使用される。
トライアルベクトル
ターゲットベクトルとドナーベクトルの交叉から生じる新しい個体で、ターゲットベクトルを置き換える可能性があるか評価される。
スケーリング係数（F）
差分進化における制御パラメータで、ベクトル差分の寄与を制御することにより突然変異の振幅を決定する。
交叉率（CR）
二値交叉操作において、ドナーベクトルの成分がトライアルベクトルに継承される確率。
DE/Rand/1/Bin戦略
ランダムベクトルを基礎として使用し、単一の差分ベクトルと二項交叉を用いて子孫を生成する差分進化の変種。
DE/Best/1/Exp戦略
最良個体を基礎として選択し、指数交叉を用いて最適解周辺の局所探索を促進する差分進化のアプローチ。
初期集団
探索空間内でランダムに生成されたベクトルの集合であり、差分進化アルゴリズムの出発点を構成する。
エリート選択
トライアルベクトルがターゲットベクトルよりも適合度が高い場合のみ置き換える選択メカニズムで、平均品質の低下を保証しない。
収束
ベクトルの集団が徐々に大域的最適解または局所的最適解に近づくプロセスで、遺伝的多様性の減少によって特徴づけられる。
DE変異演算子
差分進化に特有の演算子で、ベクトル間の重み付けされた差を基本ベクトルに加えることで新しいベクトルを生成する。
境界制約
探索空間の各次元に対して定義された上限と下限で、集団内のすべてのベクトルが遵守しなければならない。
パラメータ自己適応
FとCRのパラメータが、前世代の成功に基づいて実行中に動的に調整される高度な技術。
多目的DE
複数の矛盾する目的を同時に最適化するための差分進化の拡張で、非支配解のパレートフロントを生成する。
DE-PSOハイブリッド化
差分進化と粒子群最適化を組み合わせ、両メタヒューリスティックの探索的強みを活用する手法。
適応的再起動
収束の停滞を検出し、局所最適解への早期収束を回避するために、集団を部分的または完全に再初期化する戦略。