近似解探索戦略について（途中）

  • 山登り法

山登り法は、最も簡単なメタヒューリスティクスである。
決定的な短所として、局所最適に捕まると脱出が不可能なので、局所最適となる解が多すぎる解空間の探索には、有効ではない。また、通常ランダムな複数の初期値から初めて、同じ最適値に収束することを確認する必要がある。

生物の進化における、「適者生存の原理」を模した最適値探索の手法である。
（「適者生存」の原則は、ポパーがいうところの「反証可能性」がないため、実は科学ではない（科学的に検証できない）。また、生物学、生態学の最近の知見では、複数の競合する菌種を同じ培地で増殖させる実験を行ったところ、最も適応度の高い個体がすべて生きのこるという「適者生存」の原則から外れ、多くの種が生き残り、共存する結果となった。淘汰される生物がいることは事実だが、淘汰のみに注目すると、莫大な多様性を生んだ地球環境の現状に合わないという知見が見出されている。）

シミュレートされるモデルのパラメータは、０と１のバイナリーコードに変換され、これをモデルの形質を表現する遺伝子とする。
実際のパラメータを遺伝子に直すやり方は、

    • 遺伝子へのコンバート方法
      • 整数を直す場合は、2進数で整数を表現
      • 刻み幅を設定した少数は、実質的に整数と同じ表現
      • 刻み幅なしで、実数を扱う場合、通常の浮動小数点の計算機内部での表現方法と同じく32bitないし64bitで表現できる。
      • 簡単なやり方では、遺伝子はただの固定長のバイナリー列。複雑な場合だと、木構造などで表現されることもある。
    • 交叉
      • ニ点交叉
      • 一様交叉
    • 選択
      • ルーレット選択
      • エリート選択
      • トーナメント選択
    • 突然変異

交叉と、選択、突然変異の過程が現状のライブラリでは詳細が不明