第一回報告
第一回は6月26日の16時20分からコラーニングハウスⅡ 510教室で行いました。
参加人数は僕含めて2人という少数先鋭でやりました。
第一回は、機械学習、最適化アルゴリズムはどのようなものがあるかといった概論的なものをやりました。
(予定と違いますが、前書いた予定は次回やります。)
僕がプレゼンテーションしつつ、黒板に補足を書いたり、議論したりなんやかんややりました。
取り扱ったアルゴリズムは以下のとおりです。
遺伝的アルゴリズムを使うときに、図1のようにAとBの点を選択したとします。それでAのほうが適応度は高いですが、Bのほうがより高い頂点に近いです。この場合でも遺伝的アルゴリズムは適応度の高いほうを残すのでAが残ります。これはまずいですね。このために突然変異がありますが、どうしても局所的な最適解にはなります。これを解決するために遺伝的アルゴリズムと焼きなまし法を組み合わせたGAAというのがあるらしいです。
図1
あと、「組み合わせ最適化アルゴリズムの最新手法-基礎から工学応用まで-(著者：Sadiq M.Sait、Habib Youssef、訳：白井 洋一、出版社：丸善株式会社、出版年：2002年3月25日)」のタブーサーチの説明で、タブーかどうかの判定と、希求水準を満たしているかの判定って言葉だけ聞いたら同じようなかんじで区別つかない的なとんちんかんな議論になりましたが、僕の勉強不足が原因です。ろくにタブーサーチのところを読んでこなかったせいです。
あとは最適化手法じゃないですけど、CPGもやりました。
今日やったアルゴリズムの解説はLATEXかなんかで作ったやつを公開します。