🧬 遺伝的アルゴリズム - OneMax問題

このデモの説明

目的

OneMax問題（0/1遺伝子列において「1」の個数を最大化する問題）を遺伝的アルゴリズムで解く様子を可視化するものである．

適応度

適応度は遺伝子列中の1の総数である．最高適応度が遺伝子長に等しくなった時点で最適解に到達したことを意味する．

進化の流れ

初期化 → 評価 → 選択（トーナメント）→ 交叉（2点）→ 突然変異 → エリート保持 → 世代更新，を繰り返す．

停止条件

いずれかを満たすと停止する．

• 最高適応度が遺伝子長に到達したとき．
• 打ち切り世代で指定した世代数に到達したとき．

多様性

個体群内のユニークな遺伝子列の割合を％で表示している．値が低下し過ぎると早期収束の兆候となることがある．計算式は(ユニークな遺伝子の種類の数 / 総個体数) * 100です．

操作

• 遺伝子長・個体数・エリート数：問題規模と選択圧を調整する．
• 交叉率・突然変異率：探索の集約と拡散のバランスを制御する．
• 打ち切り世代：最大世代数を指定する（デフォルト30）．
• アニメーション速度：大きいほど高速で表示更新する．
• リセット/初期化：毎回ランダムに初期個体群を再生成して表示する．