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Excelで学ぶ遺伝的アルゴリズム

Excelで学ぶ遺伝的アルゴリズム

  • 著者伊庭 斉志
  • 定価4,104円 (本体3,800円+税)
  • 判型B5変
  • 216頁
  • ISBN978-4-274-06627-6
  • 発売日2005/11/23
  • 発行元オーム社

ExcelのGAシミュレータで解析できる!

遺伝的アルゴリズム(GA, Genetic Algorithms)は、効率的な最適化手法として工学的に広く応用されている。本書では、Excel上のシミュレータでの実習を通して、GAによる最適化手法について分かりやすく解説。多くの例題を通して、進化論的計算手法の基本的な考え方の理解を深め、GAを自ら応用して使えるようになることを目的とする。

はじめに
第I部 遺伝的アルゴリズム(GA)入門
第1章 GAの基本的な考えかた
1.1 進化ってなんだろう
1.2 GAの原理
第2章 関数の最適化をしてみよう
2.1 関数を最適化するとは?
2.2 山を登ってみよう
2.3 最急勾配山登り法
2.4 山登り法のいろいろ
2.5 山登り法の限界
第3章 GAを使ってみよう
3.1 GAの原理の復習
3.2 GAのしくみ
3.3 遺伝子型と表現型のコーディング
3.4 選択の方法
3.5 GAを使うためのパラメータ
3.6 GAの詳細を見てみよう
3.7 例題を解いてみよう
3.7.1 売り上げを最大化する
3.7.2 ちょっと手強い例題
3.8 Excelのシートについて
第4章 GAをより複雑な問題に適用しよう
4.1 2次元空間のランドスケープと遺伝子型
4.2 実数値GA
4.3 棲み分け
4.4 スケーリング
4.5 最適化の実問題を解いてみよう
4.6 制約のある問題
第II部 GAの実際的な応用例
第5章 GAで巡回セールスマン問題を解いてみよう
5.1 セールスマンの苦悩
5.2 TSPシミュレータを動かしてみよう
5.3 TSPのための遺伝子型(その1)
5.4 TSPのための遺伝子型(その2)
第6章 GAでスケジューリングしてみよう
6.1 スケジューリング問題とは?
6.2 JSSPとは?
6.3 JSSPをGAで解いてみよう
6.4 JSSPのための遺伝子型とオペレータ
第7章 GAをデザインに応用しよう
7.1 GAとデザイン
7.2 IECと形態の進化
7.3 IECで壁紙を作ろう
7.4 IECの有効性
第III部 GAの発展169
第8章 GAからGPへ
8.1 プログラムを進化させるとは?
8.2 ロボットのプログラムを進化させよう
8.3 デザインのからくり
第9章 今後の展望
9.1 さらに応用するために
9.2 おわりに
参考文献
索 引