研究で使用するPythonの使い方を紹介するシリーズです．
今回は遺伝的プログラミング（GP）について紹介します．今回はGPの【アルゴリズム編】です．
▼参考文献
複雑系のシミュレーション―Swarmによるマルチエージェント・システム―，伊庭 斉志，コロナ社，2007年，978-4-339-02419-7
https://www.coronasha.co.jp/np/isbn/9784339024197/
▼遺伝的アルゴリズム（GA）のアルゴリズム編の動画はこちらです
https://youtu.be/nQM4lE3tuGY
▼粒子群最適化（PSO）のアルゴリズム編の動画はこちらです
https://youtu.be/zxPbfi-8Z0Q
★今回のデモで使ったGPのプログラムはこちらでGPLライセンスで公開されています
https://github.com/moshesipper/tiny_gp
0:00 はじめに
0:39 遺伝的プログラミング（GP）
3:05 GPの遺伝子は木構造
4:31 GPの遺伝的オペレータ
5:45 関数同定問題をGPで解く
9:40 適応度の定義
16:37 GPが関数同定問題を解くデモ
19:14 進化結果の補足
20:22 まとめ
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