伊庭研究室

研究内容 / Researches

遺伝的アルゴリズム

GA(遺伝的アルゴリズム、Genetic Algorithms)は、進化論的な考え方に基づいてデータを操作し、最適解探索や学習、推論を行う手法です。ここではGAの基礎知識を簡単に説明します。

GAで扱う情報

GAで扱うデータ構造は、GTYPE(genotype)とPTYPE(phenotype)の二層構造からなります。GTYPEは遺伝子型のアナロジーで、GAのオペレータ(後述)の操作対象となります。PTYPEは表現型(発現型)であり、GTYPEの環境内での行動や構造の発現を表します。また、PTYPEから環境に応じて適合度(fitness value)が決まります。以上を生物の絵にたとえて描くと、図1のようになります。

GAの基本的な仕組み

図2のように、いくつかの個体が集まって集団を構成しているとします。これを世代tの集団とします。個体にはそれぞれ適合度が決まっています。これらの個体は生殖活動(recombination、reproduction)を行い、次の世代t+1の子孫を作り出します。生殖の際には、適合度の高いものほど子孫をより多くつくるように、適合度の低いものほど死にやすいようにします(選択もしくは淘汰)。その結果、世代t+1の各個体の適合度は、世代tのそれよりも良いことが期待され、集団全体を見たときの適合度が上がっているはずです。同様に、世代t+1、t+2、…と繰り返していくと世代が上がるにつれ、次第に集団全体が良くなっていく、というのがGAの基本的な考え方となります。

GAにおける選択

GAのオペレータ

生殖の際には、GTYPEに対して図3、4に示す交叉(crossover)と突然変異(mutation)のオペレータ(遺伝子操作)が適用され、次の世代のGTYPEを生成します。図では簡単のためにGTYPEを1次元配列として表現しています。各オペレータは遺伝子の組換え、突然変異のアナロジーです。これらは、確率的に適用されます。

GAのアルゴリズム

GAの基本的な流れをまとめると、次のようになります(図5)。

  1. 対象となる問題の解をGTYPEにコーディングする
  2. ランダムに初期世代を生成する
  3. 現在の集団の各個体について適合度を計算する
  4. 終了条件(世代数など)を判定する
  5. 現在の集団から適合度の高い個体を選択する
  6. 選択された個体にGAオペレータを作用させて、次の世代の集団を生成する
  7. Step3に戻る

私たちの研究室では

これらを適切に設計することで、遺伝的アルゴリズムは様々な分野に応用可能です。当研究室では、性選択、2倍体遺伝子とイントロン、共進化などによる遺伝的アルゴリズムの拡張を研究しています。