File:Estimation_of_Distribution_Algorithm_animation.gif · Wikimedia Commons · See Wikimedia Commons
遺伝的アルゴリズム
Sign in to saveAlso known as optimize problem, GA
competitive algorithm for searching a problem space
A genetic algorithm is a search method that works like evolution—it starts with many possible solutions, tests which ones work best, and then combines and modifies the winning solutions to find even better answers. This approach matters because it can tackle complex problems where traditional methods get stuck, making it useful for everything from engineering design to scheduling tasks.
AI-generated from the Wikipedia summary — may contain errors.
Research
53,490 papers- Hybrid quantum search with genetic algorithm optimization.PeerJ. Computer science · 2024
- Genetic Algorithm-Enhanced Direct Method in Protein Crystallography.Molecules (Basel, Switzerland) · 2025
- Voice recognition enhancement by genetic algorithm.Heliyon · 2024
- Student timetabling genetic algorithm accounting for student preferences.PeerJ. Computer science · 2023
- Calibration of an Adaptive Genetic Algorithm for Modeling Opinion Diffusion.Algorithms · 2022
via PubMed
Wikidata facts
Show 1 more fact
- inception
- 1975-00-00
via Wikidata · CC0
Article · 日本語
遺伝的アルゴリズム（いでんてきアルゴリズム、英語：genetic algorithm、略称：GA）とは、1975年にミシガン大学のジョン・H・ホランド（John Henry Holland）によって提案された近似解を探索するメタヒューリスティックアルゴリズムである。人工生命同様、偶然の要素でコンピューターの制御を左右する。4つの主要な進化的アルゴリズムの一つであり、その中でも最も一般的に使用されている。
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA