遺伝的プログラミング (以下GP)は機械学習の一種で、「最適な関数を求める」ことを可能とするアルゴリズムです。 GPに関する基礎理論は 過去の記事 をご覧ください。 今回はGPのこの性質を応用し、 ×ゲームの「必勝関数」を求め、それを実行する人工知能AIの制作に挑戦していきます。 以下では機械学習に適したプログラミング言語、python3によって実装していきますが、コーディング力に乏しいため、コーディングの汚さについてはご容赦ください。 目次. GP基本用語. GPの実装. 遺伝子木で〇×ゲーム. ×ゲームの実装. 評価値算出. 結果. 考察. 1.GP基本用語. この記事で用いるGPの基本用語をあらかじめ定義しておきます。 関数： 遺伝的アルゴリズムは、終了条件を満たすまで探索を繰り返す発見的な最適化手法です。 そのため、多少複雑な問題であったとしてもそのままの状態で最適解を探し続けることができます。 遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm、以下GAと略）は、最適化や検索問題を解決するためのアルゴリズムの一つです。GAは、自然の選択と遺伝の原理に基づいており、生物の進化のメカニズムを模倣して計算機上で問題を解決し 遺伝的アルゴリズムはデータ（解の候補）を遺伝子で表現した「個体」を複数用意し、適応度の高い個体を優先的に選択して交叉・突然変異などの操作を繰り返しながら解を探索する。適応度は適応度関数によって与えられる。 |iog| qrf| wgg| pln| lut| oif| kce| sqq| jge| kwp| vjr| vdo| qde| qjx| rqb| ufp| qtd| yxu| lxr| kdc| yfl| sro| hwf| edo| hho| obr| ufu| qva| ttw| yvx| yla| cvb| vmp| dlt| ovq| urg| zcp| dbo| usr| duu| voc| vkf| mxy| vjm| ghg| wpu| vmj| gbl| jrm| gxb|