GENETIC ALGORITHM - 日本語 への翻訳

• 遺伝的アルゴリズム
• 遺伝アルゴリズム
• 遺伝的アルゴリズムgeneticalgorithm

英語 での Genetic algorithm の使用例とその 日本語 への翻訳

At each step, the genetic algorithm selects individuals at random from the current population to be parents and uses them to produce the children for the next generation.
各ステップで、遺伝的アルゴリズムによって現在の母集団から解が無作為に選択され、次世代の子を生成するための親として使用されます。

Therefore, in this time we used the"genetic algorithm" in practice, I tried to examine how to improve it and ask for a good solution.
よって今回私たちは、実際に「遺伝アルゴリズム」を使い、どのような方法でそれを改良し、良い解を求められるのか検証してみました。

Figure 3. Thermistor network with the MAX3643 burst-mode laser driver. The Genetic Algorithm The Genetic Algorithm is an optimization algorithm that mimics the genetic process to find optimal solutions to multivariable problems.
図3.バーストモードレーザドライバMAX3643とサーミスタ回路網遺伝的アルゴリズム遺伝的アルゴリズムは、遺伝プロセスを模倣することで多変数問題の最適解を求める最適化アルゴリズムです。

At each step, the genetic algorithm randomly selects individuals from the current population and uses them as parents to produce the children for the next generation.
各ステップで、遺伝的アルゴリズムによって現在の母集団から解が無作為に選択され、次世代の子を生成するための親として使用されます。

It is almost impossible to find an exact solution for the traveling salesman problem, and there is a method of obtaining an approximate solution using"genetic algorithm" or the like.
巡回セールスマン問題は厳密解を求めることはほぼ不可能であり、「遺伝アルゴリズム」などを用いて、近似解を求める方法がある。

Yukie Nagai and Ken Tomiyama,“Genetic Algorithm for Scheduling Problem of Cooperative Tasks,” in Proceedings of the 16th Annual Conference of the Robotics Society of Japan, vol. 1, pp. 305-306, September 1998.
長井志江,富山健,“遺伝的アルゴリズムによる協調作業計画問題の解探索,”第16回日本ロボット学会学術講演会予稿集,vol.1,pp.305-306,1998年9月。

Evolver uses innovate genetic algorithm(GA) technology to quickly solve optimization problems in finance, distribution, scheduling, resource allocation, manufacturing, budgeting, engineering, and more.
Evolverは、革新的な遺伝的アルゴリズム(GA)技術を用いて、金融、流通、スケジュール調整、リソース割り当て、製造、予算編成、工学などのあらゆる分野における最適化問題を短時間で解決します。

simulated annealing and genetic algorithm.
simulatedanneling,遺伝的アルゴリズムといった、たくさんの方法があります。

So, although we can not obtain a perfect solution, we can obtain an approximate solution by using the"genetic algorithm" defined as one type of AI.
そこで、完璧な一つの解を求めることはできませんが、AIの一種と定義されている「遺伝アルゴリズム」というものを用いることにより、近似解は求めることができます。

simulated annealing and genetic algorithm.
simulatedanneling,遺伝的アルゴリズムといった、たくさんの方法があります。

Using a genetic algorithm, the program modified the most promising failures, tested them again, chose the best, and repeated the process until a set of equations evolved to describe the systems.
プログラムは遺伝的アルゴリズムを使い、最も誤りの少ない等式を修正し、それらを再びテストして、中でも優れたものを選び出し、再び同じプロセスを繰り返して、最終的にその力学系を記述する一連の等式を導き出した。

Also, as mentioned earlier, as for the selection method of some parent data in the above figure· how much crossover is done for the next generation····"Solving for the genetic algorithm" There are various learning methods for it.
また、先ほども述べた通り、上の図でいういくつかの親データの選択方法・次の世代のために交叉をどのくらいの割合で行うのか・・・など、「遺伝アルゴリズム」には解を求めるための、様々な学習方法が存在しています。

Genetic algorithm GA and simulated annealing SA are fluctuating in searching, but I think that it is completely different from"inspiration" A25:Even if the search is deepened, if the evaluation of the aspect is not done correctly, good hands are not pointed and it will be defeated by human beings.
遺伝的アルゴリズムGAやシュミレーテッドアニーリングSAは探索にゆらぎをいれてはいますが、「ひらめき」とはまったく違うと思いますA25:探索を深くしても、局面の評価が正しく出来ていなければ良い手は指せず、人間に負けてしまう事になります。

So we created a genetic algorithm to try this out, we made a model in Excel of a multisurface reflector, and an amazing thing evolved, literally, from trying a billion cycles, a billion different attempts, with a fitness function that defined how can you collect the most light, from the most angles, over a day, from the sun.
そこでこの考えを試すため遺伝アルゴリズムを使って造りましたエクセルで多面反射板のモデルを作り驚くべき結果が文字通り進化しまれた10億回の繰り返しと試行の結果太陽から一日に一番広い角度から一番多く光を集めることのできる適合関数ができました。

Development of genetic algorithms.
遺伝的アルゴリズムの開発。

Learn Genetic Algorithms.
学びます遺伝的アルゴリズム。

Solution to a problem solved by genetic algorithms is evolved.
遺伝的アルゴリズムによって解かれる問題の解は進化します。

This tutorial covers the topic of Genetic Algorithms.
このチュートリアルでは、遺伝的アルゴリズムのトピックをカバーしています。

Neural networks, genetic algorithms.
ニューラルネットワーク，遺伝的アルゴリズム。

Genetic algorithms.
遺伝的アルゴリズム。