#author("2020-11-21T06:35:59+09:00","default:admin","admin")
#author("2020-11-21T06:36:43+09:00","default:admin","admin")
*はじめに [#ud84fac9]
Ackley関数を最適化する候補解の振る舞いを可視化します.
#mathjax(\text{Minimize } f(\bm{x}) = -20 \exp(-0.2 \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i^2}) - \exp(\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n \cos(2\pi x_i)) + 20 + \exp(1))
 
#mathjax(-5 \leq x_i \leq 5)

*最適化アルゴリズム [#n6a8071b]
#div(start)
***山登り法 (Next Hill Climbing) [#i768d7b6]
#ref(http://hs.hc.uec.ac.jp/Gifs/NextHillClimbing.gif,300x300);
#div(end)
***山登り法 (Steepest Hill Climbing) [#vfd27c2a]
#ref(http://hs.hc.uec.ac.jp/Gifs/SteepestHillClimbing.gif,300x300);
#div(clear)

#div(start)
***遺伝的アルゴリズム (Genetic Algorithm, GA) [#gf6f08c6]
#ref(http://hs.hc.uec.ac.jp/Gifs/GA.gif,300x300);
#div(end)
***山登り法 (Adaptive Hill Climbing) [#ed8cf04b]
#ref(http://hs.hc.uec.ac.jp/Gifs/AdaptiveHillClimbing.gif,300x300);
#div(clear)

#div(start)
***進化戦略 (Evolution Strategy, ES) &mathjax{(\mu+\lambda)=(10,20)}; [#aef8d479]
#ref(http://hs.hc.uec.ac.jp/Gifs/ES_m10_p_l20.gif,300x300);
#div(end)
***進化戦略 (Evolution Strategy, ES) &mathjax{(\mu,\lambda)=(10,20)}; [#bfb80c48]
#ref(http://hs.hc.uec.ac.jp/Gifs/ES_m10_c_l20.gif,300x300);
#div(clear)


#div(start)
***進化プログラミング (Evolutionary Programming, EP) [#lf433846]
#ref(http://hs.hc.uec.ac.jp/Gifs/EP.gif,300x300);
#div(end)
***進化戦略 (Evolution Strategy, ES) &mathjax{(\mu+\lambda)=(10,20)};+ Mutation Adaptatio [#j7e7e1e3]
#ref(http://hs.hc.uec.ac.jp/Gifs/ES_m10_p_l20Adapt.gif,300x300);
#div(clear)


#div(start)
***差分進化 (Differential Evolution, DE) [#bb705085]
#ref(http://hs.hc.uec.ac.jp/Gifs/DE.gif,300x300);
#div(end)
***焼きなまし法 (Simulated Annealing, SA) [#d37a6faa]
#ref(http://hs.hc.uec.ac.jp/Gifs/SA.gif,300x300);
#div(clear)


#div(start)
***粒子群最適化 (Particle Swarm Optimization, PSO) [#q2010b97]
#ref(http://hs.hc.uec.ac.jp/Gifs/PSO.gif,300x300);
#div(end)
***分布推定アルゴリズム (Estimation of Distribution Algorithm, EDA-PBIL)  [#r064e08e]
#ref(http://hs.hc.uec.ac.jp/Gifs/PBIL.gif,300x300);
#div(clear)


#div(start)
***粒子群最適化 (Particle Swarm Optimization, PSO) Fully informed PSO [#qa07015b]
#ref(http://hs.hc.uec.ac.jp/Gifs/PSOFully.gif,300x300);
#div(end)
***粒子群最適化 (Particle Swarm Optimization, PSO) Negative reinforcment PSO [#xb419933]
#ref(http://hs.hc.uec.ac.jp/Gifs/NPSO.gif,300x300);
#div(clear)


#div(start)
***文化的最適化 (Cultual Algorithm, CA) [#lecebb1c]
#ref(http://hs.hc.uec.ac.jp/Gifs/CA.gif,300x300);
#div(end)
***群探索最適化 (Group Search Optimizer, GSO) [#p52c47bc]
#ref(http://hs.hc.uec.ac.jp/Gifs/GSO.gif,300x300);
#div(clear)


#div(start)
***反生物地理学最適化 (Oppositional Biogeography-based Optimization, OBBO) [#p52c47bc]
#ref(http://hs.hc.uec.ac.jp/Gifs/OBBO.gif,300x300);
#div(end)
***生物地理学最適化 (Biogeography-based Optimization, BBO) [#lecebb1c]
#ref(http://hs.hc.uec.ac.jp/Gifs/BBO.gif,300x300);
#div(end)
***反生物地理学最適化 (Oppositional Biogeography-based Optimization, OBBO) [#p52c47bc]
#ref(http://hs.hc.uec.ac.jp/Gifs/OBBO.gif,300x300);
#div(clear)

**参考 [#ea4ebb20]
本ページは,以下の教科書とサンプルコードをもとに,最適化の振る舞いを[[高木 智章]], [[川上 紫央]], [[佐藤 寛之]]が可視化しました.
- Dan Simon, Evolutionary Optimization Algorithms: Biologically-Inspired and Population-Based Approaches to Computer Intelligence, John Wiley & Sons, 2013
- https://academic.csuohio.edu/simond/EvolutionaryOptimization/
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