algorithm

差分

このページの2つのバージョン間の差分を表示します。

この比較画面へのリンク

次のリビジョン
前のリビジョン
algorithm [2009/01/28 09:24] – 作成 nakayamaalgorithm [2021/06/27 02:04] (現在) – [進化計算] ともやん
行 1: 行 1:
 ====== アルゴリズム(Algorithm) ====== ====== アルゴリズム(Algorithm) ======
- アルゴリズムとは、ある問題や計算の答えを導き出すために考えられた、効率的で一定な処理方法のことである。この処理方法に従ってコンピュータに計算計算を行わせることにより、妥当な処理速度/時間で正しく処理を行うことができる。\\ + アルゴリズムとは、ある問題や計算の答えを導き出すために考えられた、効率的で一定な処理方法のことである。この処理方法に従ってコンピュータに計算を行わせることにより、妥当な処理速度/時間で正しく処理を行うことができる。\\
- 一つの問題や計算を解くために、複数の処理方法が存在する場合がある。その場合は、アルゴリズムの特性をよく理解して、処理の目的や状況に応じて最適なものを選択しなければならない。\\+
 \\ \\
 + また、一つの問題や計算を解くために、複数の処理方法が存在する場合がある。そのような場合は、アルゴリズムの特性をよく理解して、処理の目的や状況に応じて最適なものを選択しなければならない。\\
 +\\
 + アルゴリズムによっては、計算量や速度が明記されている場合がある。それについては、[[algorithm:big_o_notation|O-記法と計算量/速度の関係]]を参照のこと。\\
 +\\
 +===== さまざまなアルゴリズム =====
 +『C言語による最新アルゴリズム事典』などが大変参考になります🤤\\
 +[[https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/algo/|奥村晴彦『C言語による最新アルゴリズム事典』技術評論社]]\\
 +
 +===== 進化計算 =====
 +  * 遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm ~ GA)\\ [[https://www.slideshare.net/kzokm/genetic-algorithm-41617242|遺伝的アルゴリズム (Genetic Algorithm)を始めよう!]]\\ [[https://qiita.com/Azunyan1111/items/975c67129d99de33dc21|【初心者向け】Re:ゼロから始める遺伝的アルゴリズム【人工知能】 - Qiita]]
 +  * 遺伝的プログラミング(Genetic Programming ~ GP)\\ [[https://qiita.com/overlap/items/e7f1077ef8239f454602|遺伝的プログラミングによる特徴量生成 - Qiita]]\\ [[http://darden.hatenablog.com/entry/2017/04/18/225459|DEAP - Pythonと機械学習]]
 +==== GA,GP用語 ====
 +  * 遺伝子(Gene、Genetic ~ ジーン、ジェネティック)
 +  * 染色体(Chromosome ~ クロモソーム)
 +  * 個体(Individual ~ インディビジュアル)
 +  * 世代(Generation ~ ジェネレーション)
 +  * 集団、個体群(Population ~ ポピュレーション)
 +  * 交叉、交配(Crossover ~ クロスオーバ)
 +  * 突然変異(Mutation ~ ミューテーション)
 +  * 適応度(Fitness ~ フィットネス)
 +
 +===== 探索 =====
 +  * 幅優先探索(Breadth first search ~ BFS)
 +  * 深さ優先探索(depth-first search ~ DFS)
 +  * 分岐限定法(branch and cut method)
 +  * 山登り法(hill climbing ~ HC)
 +  * 最良優先探索(Best-first search)
 +    * ダイクストラ法(Dijkstra's algorithm)
 +    * A*アルゴリズム(A* search algorithm)
 +
 +
  • algorithm.1233102294.txt.gz
  • 最終更新: 2019/05/18 02:23
  • (外部編集)