遺伝的アルゴリズム祭り


年末GA祭りはっじまーるよー




むにむにさんの動画は以前も紹介したと思いますが

Genetic Algorithm[GA] とは

最適化手法の一種
最適な解へ必ず収束する事が保障されている訳ではないが
「ある程度」評価の高い解を探索する際に有効なアルゴリズム

例えば新幹線のボディの空気抵抗の最小値を知りたいという課題があったとして
このアルゴリズムを使用して曲面の受ける抵抗の最小値を求める
という様な課題

手順としては遺伝情報に見立てた数や記号の組を用いて

初期化
交叉
突然変異
各個体の評価
淘汰 

という生物学の自然淘汰の手順を踏んで環境に適応した(評価の高い個体)を残してゆくという手法

久しぶりに物理エンジンど3DCG絡みの話に興味がわいてきたので
師走に懐かしい動画を観よう





久しぶりに観てて思ったんだけどね

例えばこの動画の序盤なんかに出てくる環境に見立てた2変数関数の曲面なんだけど
環境が一定の場合だと最適解付近に多数の個体が収束してしまうんで
突然変異で出てくる個体が弾かれて死滅してしまうんですよ


環境が変わらないと最適解以外の事をやると
評価が低くなるわけです(笑)

なので社会が急激に変化する場合のシミュレーションとかこれでやったら面白いでしょう
曲面が時間に対して変動する場合のシミュレーションを行えば
「変化する環境に対して生き残りやすい」行動をする個体の特性が理解出来るはずです。
もっと言うと環境の変化の仕方と生き残る為の最適な行動特性とその行動特性自体をどう変更していけば良いか
という現代社会の人間が渇望してそうな情報が得られると期待出来ます。

似たような事やって論文にしてる人は恐らくいるんですけど
やる前から「誰かやってるから価値がないや」というのもどうなのかと最近思います。
自分の計算機を使って面白いと思えればいいじゃないかと
趣味は自分でやるもの