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進化的探索アルゴリズム(EDA)
選択、突然変異、交叉を通じて解を進化させる生物模倣型の最適化
複雑さ: high探索と発見
In 30 seconds
- What
- 候補解の集団を維持し、選択と遺伝的操作（突然変異、交叉）を適用して、世代を重ねながらより良い解へ進化させます。
- When to use
- 多様な複数の解が必要な場合や、明確な解析的手法がないまま競合する目的のバランスを取る必要がある広大な探索空間。
- Watch out
- 局所最適への収束はよく起こります。適応度評価のコストは集団サイズと世代数に比例して増えるため、評価に時間がかかる領域では高くつきます。
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