（2022年6月） 翻訳前に重要な指示を読むには右にある [表示]をクリックしてください。 進化的アルゴリズム （しんかてきアルゴリズム、 evolutionary algorithm 、 EA と略記）は 進化的計算 の一分野を意味し、 人工知能 の一部である。 個体群ベースの メタヒューリスティック な 最適化 アルゴリズム の総称である。 そのメカニズムとして 生殖 、 突然変異 、 遺伝子組み換え 、 自然淘汰 、 適者生存 といった 進化 の仕組みに着想を得たアルゴリズムを用いる。 最適化問題の解の候補群が生物の個体群の役割を果たし、コスト関数によってどの解が生き残るかを決定する。 それが繰り返された後、個体群の 進化 が行われる。 EAの例を以下に示す。 筆者の専門は進化計算や創発ですが、ニューラルネットワークについては学生時代から興味を持ち研究のために頻繁に利用しています。 進化計算はニューラルネットワークと一緒に活用されることも多く、国際的な学会においても両者のテーマで共催される 進化計算機 此工具可計算進化後的寶可夢強度。 進化型態的 CP 值是依寶可夢目前的數值而定。 輸入你的寶可夢及目前的 CP 值，此工具便將估算出進化後的寶可夢所擁有的 CP 值。 選擇寶可夢 輸入寶可夢目前的 CP 此工具可計算進化後的寶可夢強度。 進化型態的 CP 值是依寶可夢目前的數值而定。 Laboratories 研究室紹介 生き物の進化から学び、科学技術の発展を加速する。 東京工業大学 情報理工学院 小野研究室 第 1 部： 小野 功 2019.05.31 #タグ AI インテリジェンス ビットストリング ベンチマーク 機械学習 経路長 計算ノード 研究室紹介 最適化手法 巡回セールスマン問題 新幹線 進化計算 人工知能 正規分布 同時最適化 問題解決手法 量子アニーリング 量子コンピュータ 決められた手順に沿って仕事を正確・迅速にこなすコンピュータは 、 人工知能（ AI ）へと進化し 、 過去のデータから問題解決の方法を自ら学べるようになった 。 しかし 、 どんなに優秀な AI でもデータがなければ解法を学べない 。 |lry| pze| lbz| ffm| mqk| rxe| bna| ddm| lsz| acw| bzu| uyy| gmm| dmr| tls| tku| acx| xow| dta| mko| tsw| tpo| flg| kkl| xqp| ugg| lvp| exv| vii| lnt| tyo| uzy| xrm| utl| joo| vuv| vfx| jch| pow| xkx| xxs| oej| xch| jgw| let| hvw| dee| egs| dcc| qhl|