graph TD
subgraph "遺伝的アルゴリズム"
GA1[個体群] --> GA2[自然選択]
GA2 --> GA3[交差]
GA3 --> GA4[変異]
GA4 --> GA2
end
subgraph "微分進化"
DE1[個体群] --> DE2[変異ベクトル計算]
DE2 --> DE3[変異]
DE3 --> DE4[自然選択]
DE4 --> DE2
DE2 -->|個体間の比較| DE2
end
弟子君
博士、最近「微分進化」という言葉を聞きました。それは一体何を指すのでしょうか？
博士
それは実は最適化問題を解くための進化的アルゴリズムの一つだよ。各世代において、個体群が進化し、問題の解に近づいていくという考え方を元にしているんだ。
弟子君
それは面白いですね、でも具体的にどのように進化していくのですか？
博士
さて、微分進化の動作を理解するために、一緒に川下りの冒険に出かけるとしよう。船が個体で、川下りのコース全体が問題、そして最終的なゴール地点が最適解ということになる。
弟子君
なるほど、船で川を下っていくのが微分進化のプロセスなのですね。
博士
その通り。それぞれの船は自分なりの方法でゴールを目指す。そして毎世代、船は互いから学習し、より良い経路を見つける。具体的には、他の船の経路を参考にして自分の経路を変えることで、最終的に最適な経路、つまり問題の最適解に近づいていく。
弟子君
そういうことなのですね。だから微分進化なのですね、なんだか生物の進化と似ているような気がします。最適化問題という川を、船たちが助け合って下る。それぞれの船が他の船から学びながら、最適なルートを見つけ出す…。面白いですね、微分進化について少し理解できました！
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