Excelで学ぶ遺伝的アルゴリズムアルゴリズム/ウェブリブログ

Excelで学ぶ遺伝的アルゴリズム

<< 作成日時： 2010/01/15 07:14 >>

Excelで学ぶ遺伝的アルゴリズム

２遺伝系ここでは生物の進化、といっても人間以外の動物や植物、とくに昆虫レベルの生物を対象に議論を進める。その後、優勢遺伝の法則やDNAの２重らせん構造の発見にともない、われわれが知っている生物学の教科書で習うような、「遺伝子の概念を中心とした近代的な説明方法」に改められた。
(３) 遺伝系の挙動環境変化がある場合（関数fが変化した場合）、遺伝アルゴリズムを繰り返してゆくと、環境変化前の集団に広く分布していた遺伝子と、環境変化後の集団に広く分布する遺伝子は異なるのは当然ですね。多くの例題を通して、進化論的計算手法の基本的な考え方の理解を深め、GAを自ら応用して使えるようになることを目的とするのです。
さて、１０個体の親のうち、ふたつづつ５組のカップルを作り、遺伝子交配させて、子供をふたりづつ５組作成するのです。たくさんの子供たちのなかで、適応度の高いものは生存確率も高く、繁殖力も高いだろう。一方、環境変化のない場合（関数fが一定の場合）では、ジャネレーションが交代してゆくにつれて、もちろん適応度の高い遺伝子が集団に広がってゆく。
(２) 求解のためのプログラミングしかし、ブラック＝ショールズ式cbs(t, x)は統計的単純さを前提としているので、現実の「板」の数値c1(t, x)にぴったり一致するわけではない。