本番環境で遺伝的アルゴリズムを使用することは良い考えですか?
使用している場合: どのような場合ですか? サブジェクトを選択するメリットは何ですか? アルゴリズムに簡単に変更を加えることができますか?
本番環境で遺伝的アルゴリズムを使用することは良い考えですか?
使用している場合: どのような場合ですか? サブジェクトを選択するメリットは何ですか? アルゴリズムに簡単に変更を加えることができますか?
典型的なシナリオは、GA を検索ツールとして使用して、特定の問題に対する既存の人工ソリューションを改善する「革新的な」設計を見つけることです。
そのような解決策が見つかれば、それは「生産」で、またはハードウェア製造の場合には大量生産でさえも非常にうまく使用できます (GA の最初のアプリケーションは、航空部品の設計の最適化として実装されたと考えてください)。
また、GA をリアルタイムで使用するソフトウェアについて言えば、GA 駆動の機械学習の場合 ( David E. Goldberg の GA バイブルにその章があります)、遺伝的アルゴリズムは「ライブ」になり、実際に適応エンジンを表します。問題のソルバー。