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遺伝的アルゴリズムでカーネルチューニング」記事へのコメント

  • by Anonymous Coward
    > 理論上は時間と共に特定の環境に最適なパラメータに収束する。

    本当に?最適解への収束性が理論的に保証できるようなやさしい問題なら、そもそもGAなんてくだらない方法は使わない方がいいのに。

    保証で
    • by Anonymous Coward
      遺伝的アルゴリズムは、mutationがあるのでどんな問題でも
      必ず最適解に収束しますよ。

      もちろん、現実的な時間で最適解にたどり着くかどうか
      は別問題ですが。
      • by Anonymous Coward on 2005年01月09日 12時23分 (#676055)
        遺伝的アルゴリズムは、mutationがあるのでどんな問題でも
        必ず最適解に収束しますよ。
        残念。突然変異は局所最適からの脱出を可能にさせるだけで、大域的最適解への到達を保証するものではありません。もちろん、繰り返しを増やせばその確率は高まりますが、それは「理論的な最適解への収束の保証」とはまるで別のものです。

        あなたも書いてある通り、実際、突然変異で試行を増やすのはランダムに探索空間をうろつくようなもので、それによって大域的最適解への到達を保証しようとするのは現実的にも無理です。
        親コメント
        • by Anonymous Coward
          遺伝的アルゴリズムは、エリート選択して突然変異を入れた場合、
          大域的に必ず収束します。確率1ですよ。
          大学の教養で習った「収束」の定義を思い出してみましょう。

          ただ、現実的なことを考えると収束しても意味はないんですが。

目玉の数さえ十分あれば、どんなバグも深刻ではない -- Eric Raymond

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