Genetic-algorithms-application-areas

遺伝的アルゴリズム-適用分野

遺伝的アルゴリズムは、主にさまざまな種類の最適化問題で使用されますが、他のアプリケーション分野でも頻繁に使用されます。

このセクションでは、遺伝的アルゴリズムが頻繁に使用される領域の一部をリストします。 これらは-

• 最適化-遺伝的アルゴリズムは、特定の制約セットの下で特定の目的関数値を最大化または最小化する必要がある最適化問題で最も一般的に使用されます。 最適化の問題を解決するアプローチは、チュートリアル全体で強調されています。
• 経済-GAは、クモの巣モデル、ゲーム理論の均衡解決、資産価格設定などのさまざまな経済モデルを特徴付けるためにも使用されます。
• ニューラルネットワーク-GAは、ニューラルネットワーク、特にリカレントニューラルネットワークのトレーニングにも使用されます。
• 並列化-GAも非常に優れた並列機能を備えており、特定の問題を解決する上で非常に効果的な手段であることが証明されており、研究に適した領域も提供しています。
• 画像処理-GAは、さまざまなデジタル画像処理（DIP）タスクや密なピクセルマッチングに使用されます。
• 車両ルーティングの問題-複数のソフトタイムウィンドウ、複数のデポ、および異種車両を使用しています。
• スケジューリングアプリケーション-GAは、さまざまなスケジューリングの問題、特にタイムテーブルの問題も解決するために使用されます。
• 機械学習-すでに説明したように、遺伝学ベースの機械学習（GBML）は機械学習のニッチ分野です。
• ロボット軌道生成-GAは、ロボットアームが1つのポイントから別のポイントに移動する際の経路を計画するために使用されています。
• 航空機のパラメトリック設計-GAを使用して、パラメータを変更し、より良いソリューションを展開することで航空機を設計しています。
• * DNA分析*-GAは、サンプルに関する分光データを使用してDNAの構造を決定するために使用されています。
• マルチモーダル最適化-GAは、マルチモーダル最適化のための非常に優れたアプローチであり、複数の最適なソリューションを見つける必要があります。
• 巡回セールスマンの問題とその応用-GAはTSPを解決するために使用されています。