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title: 人工生命#4
tags:  #orestudy  
author: [たけ](https://www.docswell.com/user/take)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: クラウドネイティブ会議プレイベント in Nagoya × 俺の勉強会1周年祭 発表資料
published: April 29, 26
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# Page. 1

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人工生命#4
続・遺伝子に学ぶ
たけ


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自己紹介
たけ（@logta15）
普段は管理会計領域でフロントエンド周りの
お世話をしています
人工生命は趣味です


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前置き
本発表で話す人工生命の話は厳密性を犠牲にして
わかりやすさに振っています
※とはいえ限界もあるのでご了承をいただけると...


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今日話すこと
前回の発表を踏まえて、遺伝的アルゴリズムを紹介します
生き物が進化する仕組みを使って問題を解くアルゴリズム
前回の発表
進化の最小要件
Maynard Smith, Richard Dawkins
・自分のコピーを作れる（自己複製）
・コピーの時に少し遺伝子が変わる（変異）
・一定のルールで個体が淘汰される（自然選択）


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遺伝的アルゴリズムとは？
1975年にジョン・H・ホランド
が提案
フォン・ノイマンも一部関係
自己複製オートマトンの理論


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遺伝的アルゴリズムとは？
生き物は世代を経るごとに進化を行う
生き物は厳しい環境に晒されているので自然淘汰される
世代を経て淘汰されないものは良いもの
生き物は自然淘汰されなければ子供を残せる
残った子供が親になり、自分が自然淘汰されなければ子供が残せる
。。。
繰り返すと自然淘汰され辛い生き物が残る


# Page. 7

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進化について
生物学の進化は結構誤解されている概念
進化は集団内の遺伝情報の分布変化
DNAのバリエーションが増えたり減ったりすること
よくある誤解
ポケモンの進化は生物学的な進化と同じ
ラマルクの進化論は完全に間違っている
進化すると必ず姿や振る舞いが変わる
多様性は進化のために維持されている
etc...


# Page. 8

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遺伝的アルゴリズムの概要


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word-ga
遺伝的アルゴリズムで指定した文字列を生成する
シミュレーションアプリを題材に説明
指定した文字列に一致するまで
遺伝的アルゴリズムの操作を繰り返す


# Page. 10

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word-ga


# Page. 11

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word-gaがどう動いているのか？
文字列に直せるビット配列を一つの個体とする


# Page. 12

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word-gaがどう動いているのか？
指定した文字列に近い個体を2体ピックアップして交叉させる


# Page. 13

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word-gaがどう動いているのか？
交叉した個体に突然変異を発生させる（確率は極小）


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実際の生物とword-gaの比較
word-ga
実際の生物
01のビット列
DNA/コード領域
アミノ酸合成
文字列
形質
文字列とのマッチング具合
自然淘汰


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応用例
新幹線（N700系）の
先頭形状の最適化
トンネル突入時の騒音低減を目的に、
先頭形状の断面積分布をパラメータ化
して最適化
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjspe/76/1/76_1_41/_pdf


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応用例
人工生命のシミュレーション
遺伝的アルゴリズムでジレンマがあるゲーム
をさせると人間と異なる結果が出る
囚人のジレンマ
共有地の悲劇
最後通牒ゲーム
人間と同じような結果を出すためにはどうすれば良いのか？を考えることで、
人間がなぜそうするのか？がわかる


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まとめ
01
生物の進化を題材にしたアルゴリズムを紹介
02
最適化手法として過去に使われていました
03
05
人工生命にとって遺伝的アルゴリズムが
とても都合の良いアルゴリズムだ
ということを感じていただけたら幸いです
次回こそなぜ人が協力するのかを言いたい


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