交配プールは進化アルゴリズムで使用される概念であり、次の集団の親の集団を意味します。[1] [2]
交配プールは、選択オペレータが現在の集団において最も高い適応度を持つと判断する候補解によって形成されます。交配プールに含まれる解は親と呼ばれます。個々の解は交配プールに繰り返し含まれる可能性があり、適応度の高い個体は複数回含まれる可能性が高くなります。次に、交叉オペレータが親に適用され、優位と認識された遺伝子の組み換えが行われます。最後に、突然変異オペレータによって遺伝子にランダムな変化が導入され、遺伝子プール内の遺伝的変異が増加します。これら2つのオペレータは、新しく優れた解が生成される可能性を高めます。こうして、次の集団を構成する新しい世代の解、すなわち子が生成されます。選択方法によっては、交配プールに含まれる親の総数が初期集団のサイズと異なる場合があり、結果として新しい集団のサイズは小さくなります。同じサイズの集団でアルゴリズムを継続するために、以前の集団からランダムに個体を選択し、新しい集団に追加することができます。[2] [3] [4]
この時点で、新しい解の適合度が評価されます。終了条件が満たされた場合、プロセスは終了します。そうでない場合は、プロセスが繰り返されます。
これらのステップを繰り返すことで、時間の経過とともに最適解へと進化する候補解が得られます。遺伝子は最適な遺伝子に向かって次第に均一化され、この過程は収束と呼ばれます。集団の95%が同じ遺伝子を共有している場合、その遺伝子は収束したことになります。すべての個体の適応度が最良の個体の値に達する、つまりすべての遺伝子が収束すると、集団収束が達成されます。[2] [5]
交配プールの作成
交配プールを作るには、いくつかの方法があります。これらのプロセスはすべて、集団内の特定の数の個体を選抜交配するものです。どの個体が交配プールに入り、どの個体が残されるかを決定するために、複数の基準が用いられます。選択方法は、適応度比例選択、順序に基づく選択、閾値に基づく選択の3つの一般的なタイプに分けられます。
適応度比例選択
適応度比例選択の場合、ランダムに個体がプールに投入されます。しかし、適応度の高い個体が選ばれる可能性が高く、したがって、その特徴を次世代に伝える可能性が高くなります。[2] [5]
この種の親選択に用いられる手法の一つに、ルーレットホイール選択がある。この手法では、仮想的な円形のホイールを複数のスロットに分割し、スロットのサイズは各候補個体の適応度値に等しい。その後、ホイールが回転し、固定点によってどの個体が選ばれるかが決定される。個体の適応度値が大きいほど、ホイールのランダムな回転によって親として選ばれる確率が高くなる。あるいは、確率的普遍サンプリングを実装することもできる。この選択法も回転するホイールの回転に基づいている。しかし、この場合、固定点は複数存在するため、結果として交配プールの全個体が同時に選択されることになる。[5] [6]
順序に基づく選択
順序に基づく選択法には、トーナメント選択と順位選択がある。トーナメント選択では、集団から個体をランダムに選択し、それらの適応度を比較する。これらの「トーナメント」の勝者は最も高い適応度を持つ個体であり、交配プールに親として投入される。順位選択では、すべての個体が適応度に基づいてソートされる。その後、候補の順位に従って親が選択される。すべての個体が選ばれる可能性はあるが、順位の高い個体が優先される[5] [6]。
閾値に基づく選択
最後の選択方法は閾値に基づく方法と呼ばれます。これには、特定の形質における表現型値に基づいて個体を選別し、その後、特定の閾値内にある個体の割合を親として選択する切断選択法が含まれます。[7]
参考文献
- ^ 「進化的アルゴリズム」 .計算知能. シュプリンガー. 2008. pp. 265– 347. doi :10.1007/978-3-540-76288-1_7. ISBN 978-3-540-76287-4。
- ^ abcd Regupathi, R. 「ハイブリッド遺伝的アルゴリズムを用いた多層RCフレーム構造のコスト最適化」 International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET)、vol. 04、no. 07、2017年7月、p. 890。www.irjet.net/archives/V4/i7/IRJET-V4I7211.pdf。
- ^ アレクサンダー・シャッテン (2002 年 6 月 19 日)。 「遺伝的アルゴリズム」。
- ^ ミッチェル, メラニー; テイラー, チャールズ E. (1999年11月). 「進化計算：概要」 . Annual Review of Ecology and Systematics . 30 (1): 593– 616. Bibcode :1999AnRES..30..593M. doi :10.1146/annurev.ecolsys.30.1.593. ISSN 0066-4162.
- ^ abcd Beasley, D., Bull, DR, & Martin, RR (1993). 遺伝的アルゴリズムの概要：第1部、基礎. University Computing, 15(2), 56-69.
- ^ ab Gandhi, Sonali (2020年9月4日). 「選択スキームの比較分析」(PDF) . International Journal of Soft Computing and Engineering . 2 : 131–134 .
- ^ ハルトムート、ポールハイム。 「進化アルゴリズム3選」。ギアボックス。2020 年9 月 15 日に取得。
