遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm、略称：GA）とは、生物の進化を模倣したアルゴリズムで、最適化問題を解くために広く用いられます。この記事では遺伝的アルゴリズムの仕組み、具体例、他の手法との比較についてわかりやすく解説します。
遺伝的アルゴリズムの仕組み
遺伝的アルゴリズムは以下のようなステップで最適解を探索します。
- 初期個体群の生成：ランダムに複数の「解候補（個体）」を作成します。
- 適応度評価：各個体がどれほど良い解かを評価します。
- 選択（淘汰）：適応度が高い個体を優先的に選びます。
- 交叉（交配）：選ばれた個体同士を組み合わせて、新しい個体を作成します。
- 突然変異：一定確率でランダムに個体の一部を変更します。
- 繰り返し：適切な解が見つかるまで、上記のステップを繰り返します。
具体例
例えば、「荷物をトラックに効率よく積み込む問題」を考えてみましょう。
- 個体：各個体は荷物の積み込み順序を表します。
- 適応度：トラック内の空きスペースが少ないほど適応度が高いと評価されます。
- 交叉：2つの順序を組み合わせて新たな積み込み順序を作ります。
- 突然変異：順序を一部ランダムに入れ替えることで、新しい可能性を探ります。
これらの操作を繰り返すことで、最適な積み込み順序に近づきます。
他の最適化手法と比較したメリット
- 広範な探索能力：局所最適解に陥りにくく、広い範囲から解を探索可能です。
- 問題の汎用性：複雑で数学的な定式化が困難な問題にも適用しやすいです。
- 並列化が容易：複数の個体を同時に評価でき、並列処理で高速化できます。
デメリット
- 計算コストが高い：複数世代の進化を繰り返すため、計算に時間がかかることがあります。
- 収束速度が遅い場合がある：微調整や収束までに時間がかかる場合があります。
- パラメータ調整が必要：交叉率、突然変異率、個体数などの調整が成果に影響します。
遺伝的アルゴリズムが有効な場面
- 組み合わせ問題（巡回セールスマン問題、スケジューリング問題など）
- 複雑な関数の最適化
- 機械学習のハイパーパラメータ最適化
まとめ
遺伝的アルゴリズムは、生物進化の原理を利用した柔軟で強力な最適化手法です。計算コストはかかりますが、複雑な問題で他の手法が困難な場合に効果的です。活用する際は、問題の特性に応じて適切にパラメータを調整することが重要です。
ぜひ、最適化問題の解決に活用してみてください！