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遺伝的プログラミング(いでんてきプログラミング、英: Genetic Programming, GP)は、メタヒューリスティックなアルゴリズムである遺伝的アルゴリズムを拡張したもので、進化的アルゴリズムの四つの主要な方法論の内の一つでもある。 遺伝的プログラミングは1990年にジョン・コザ(John
制御を左右する。4つの主要な進化的アルゴリズムの一つであり、その中でも最も一般的に使用されている。 遺伝的アルゴリズムはデータ(解の候補)を遺伝子で表現した「個体」を複数用意し、適応度の高い個体を優先的に選択して交叉・突然変異などの操作を繰り返しながら解を探索する。適応度は適応度関数によって与えられる。
variance'があり、語句の運用は各専門分野の文脈に従う。 遺伝的変異が生じる仕組みは、第一に遺伝的突然変異が起こることによるが、遺伝的浮動や、自然選択、距離による隔離は対立遺伝子の頻度を増減させ、そして、遺伝的組換え、有性生殖など遺伝子の組み合わせを増やす効果、水平伝播など様々な働きが絡み合った結果、生じている。
遺伝的浮動(いでんてきふどう、genetic drift)とは、無作為抽出の効果によって生じる、遺伝子プールにおける対立遺伝子頻度の変化である。機会的浮動ともいう。この対立遺伝子頻度の変化には自然選択の効果は含まれていない。 具体的には、ある子世代における対立遺伝子
〔(2)が原義〕
連鎖劇(れんさげき)とは、1つの作品を演劇と活動写真で交互に上演・上映した形式である。主に日本で1910年代半ばに流行した。 主にアクション場面をロケーション撮影し、これを上演しながら陰で台詞を言う。その続きを映画と同じ俳優が舞台で演じるという形式であった。内容は既存の新派悲劇と、連続映画のアクシ
微分法において連鎖律(れんさりつ、英: chain rule)あるいは合成関数の微分公式とは、複数の関数が合成された合成関数を微分するとき、その導関数がそれぞれの導関数の積で与えられるという関係式のこと。 f {\displaystyle f} を開区間 I {\displaystyle I} 上の微分可能な関数、
マルコフ連鎖(マルコフれんさ、英: Markov chain)とは、確率過程の一種であるマルコフ過程のうち、とりうる状態が離散的(有限または可算)なもの(離散状態マルコフ過程)をいう。また特に、時間が離散的なもの(時刻は添え字で表される)を指すことが多い。マルコフ