☣ 問題ごとに設定が必要で、評価結果が高いほど優秀な個体となるように設定することが多いです。すぐにグラフィカルな表現ができ、簡単にプログラムを組むことが出来るため、中1のころから愛用している。

🌏 「ケモ耳が生えていない」という状態に殊更にこだわる必要がないのです。

😀 私は全く詳しくないので、自分の作ったものを人工知能と呼ぶのが正しいのか分からないが、「人工知能」と宣伝した方が、宣伝効果があると思うので、勝手にこれを人工知能と呼ぶことにする。機械学習のようにエポックごとの値ではない点はご留意ください。 Notes ----- 評価関数の結果の値が負になる問題には利用できない。

☭ 北野宏明他『遺伝的アルゴリズム』、産業図書、1993年、• 数字の場合はと置き換える。 """ if self. AIの反逆はすぐそこ。機械学習で言うと誤差関数のようなものになります。

🤞 摂動（ perturbation）摂動は、ランダムに選ばれた遺伝子にちょっと値を足したり引いたりする方式です。他には何があるだろうかと考えた時、という言葉が頭を過る。

😩 突然変異（mutation）突然変異は、次世代に一部もしくは大部分などでがらっと変わった性質を持った染色体を残します。

⚓ 一定確率で交叉や変異させ、確率を満たさない場合には引数の値がそのまま次世代として設定される。変異の種類に応じては染色体長が変化するため、その後の処理において対応する必要が出てきます。