交配プール

交配プールは進化計算で使用される概念であり、最適化と探索の問題を解決するために使用される一連のアルゴリズムを指します。^[1]

交配プールは、選択演算子が現在の集団内で最も適応度が高いと判断する候補ソリューションによって形成されます。交配プールに含まれるソリューションは親と呼ばれます。個々のソリューションは、交配プールに繰り返し含めることができ、適応度値が高い個体は複数回含められる可能性が高くなります。次に、交差演算子が親に適用され、優れていると認識された遺伝子の組み換えが行われます。最後に、突然変異演算子によって遺伝子にランダムな変更が導入され、遺伝子プール内の遺伝的変異が増加します。これら 2 つの演算子により、新しい優れたソリューションが作成される可能性が高まります。これにより、次の集団を構成する新しい世代のソリューション、つまり子が作成されます。選択方法によっては、交配プール内の親の総数が最初の集団のサイズと異なる場合があり、その結果、新しい集団は小さくなります。同じサイズの集団でアルゴリズムを継続するには、古い集団からランダムに個体を選択して新しい集団に追加することができます。^{[1] [2] [3]}

この時点で、新しいソリューションの適合値が評価されます。終了条件が満たされると、プロセスは終了します。そうでない場合は、プロセスが繰り返されます。

これらのステップを繰り返すことで、時間の経過とともに最適な解へと進化する候補解が得られる。遺伝子は最適な遺伝子に向かってますます均一化され、このプロセスは収束と呼ばれる。集団の95%が同じ遺伝子バージョンを共有している場合、遺伝子は収束している。すべての個体の適応度値が最良の個体の値に達すると、つまりすべての遺伝子が収束すると、集団収束が達成される。^{[1] [4]}

交配プールの作成には、いくつかの方法を適用できます。これらのプロセスはすべて、集団内の特定の数の個体を選抜して繁殖させるものです。どの個体を交配プールに入れ、どの個体を残さないかを決定するために使用できる基準は複数あります。選択方法は、適応度比例選択、順序に基づく選択、および閾値に基づく選択の 3 つの一般的なタイプに分けられます。

適応度比例選択の場合、ランダムに選択された個体がプールに入ります。しかし、適応度の高い個体が選ばれる可能性が高く、そのため、その特徴を次の世代に伝える可能性が高くなります。^{[1] [4]}

このタイプの親の選択で使用されるテクニックの 1 つに、ルーレット ホイール選択があります。このアプローチでは、仮想の円形ホイールを、各候補の適応度値と同じサイズの異なるスロットに分割します。その後、ホイールが回転し、固定点によってどの個体が選ばれるかが決定されます。個体の適応度値が大きいほど、ホイールのランダムな回転によって親として選ばれる確率が高くなります。代わりに、確率的ユニバーサル サンプリングを実装することもできます。この選択方法も、回転するホイールの回転に基づいています。ただし、この場合、固定点は複数あるため、結果として交配プールのメンバーすべてが同時に選択されます。^{[4] [5]}

順序に基づく選択方法には、トーナメント選択とランキング選択があります。トーナメント選択では、集団の個体をランダムに選択し、その後、それらの適応度を比較します。これらの「トーナメント」の勝者は、最も高い値を持つ個体であり、親として交配プールに入れられます。ランキング選択では、すべての個体が適応度に基づいて並べ替えられます。次に、候補の順位に従って親が選択されます。すべての個体が選択される可能性はありますが、より高い順位の個体が優先されます^{[4] [5]}

最後のタイプの選択方法は、閾値に基づく方法と呼ばれます。これには、特定の形質の表現型値に基づいて個体を分類し、その後、特定の閾値内にある個体の割合を親として選択する切り捨て選択法が含まれます。^[6]