『マッチ箱の脳(AI)―使える人工知能のお話』を読んでいるのですが、分かりやすくて面白い本です。遺伝的アルゴリズム(GA)という言葉は聞いたことがあるのですが、本書を読んで概要は理解できたような気がします(多分)…。
本当にGAで問題が解けるのか確かめてみたくなり、
に掲載されているナップサック問題に取り組んでみました…。
プログラムはRubyでおおまか書いてしまったのですが、うまく解けないところをみると、まだまだ改善しなければならないようです…。多分、選択のところが今のままではダメっぽいです。
疑問点など
上記のサイトでは、ナップサックに入る最大重量を40kgとしていますが、この大きさだと、ほとんどのというか全ての染色体の適応度は、1になる可能性が高く、次の世代を作る「選択」の作業が難しいような気がします。染色体を初期化するとき、乱数(0と1)を使いますが、0が大目に出るように仕向けた方がいいのではという気もしますが、これだと、ちょっといんちきっぽくなってしまうのでしょうか…。
GAでは、
- 評価関数を使って適応度を求め
- 遺伝子を選択して交叉を行い
- 突然変異を起こして
というサイクルを繰り返します。
- このループはどこで止めればいいのか。
- 交叉はどれくらいやればいいのか。
など、疑問点はありますが、来週、いろいろ試してみようと思います。
