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© 2024 Wantedly, Inc. 進化計算ライブラリ DEAP の紹介 みんなのPython勉強会 #107 Aug. 22 2024 - chimuichimu

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自己紹介 © 2024 Wantedly, Inc. 名前： Ichimura Chiaki 仕事： データサイエンティスト@ウォンテッドリー 興味： 推薦システム、サウナ、犬 @chimuichimu1

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目次 © 2024 Wantedly, Inc. ● 進化計算アルゴリズムとは ● DEAP とは ● DEAP による遺伝的アルゴリズムの実装

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進化計算アルゴリズムとは © 2024 Wantedly, Inc. ● 生物の進化の仕組みを模倣して問題解決をする計算手法 ● アルゴリズムの例 ○ 遺伝的アルゴリズム、進化戦略、遺伝的プログラミング、など ● 応用領域 ○ 組合せ最適化、スケジューリング、制御、ゲームAI、など

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現世代 例：遺伝的アルゴリズムのイメージ © 2024 Wantedly, Inc. 1 2 N - 1 N ・・・ 適合度の計算 遺伝的操作 選択 交叉 突然変異 次世代 1 2 ・・・ N - 1 N 最大世代数まで繰り返し

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DEAP (Distributed Evolutionary Algorithms in Python) とは © 2024 Wantedly, Inc. ● 進化計算アルゴリズムのフレームワークを提供するPythonライブラリ ● 特徴 ○ 複数の進化計算アルゴリズムの提供 ○ アルゴリズムのカスタマイズ性 ○ 分散環境での並列処理のサポート ● GitHub Star 数 ○ 5.7 k https://github.com/DEAP/deap

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DEAP による遺伝的アルゴリズムの実装イメージ © 2024 Wantedly, Inc. 評価関数の定義 タスクと個体の定義 遺伝的操作の定義 アルゴリズムの実行 https://deap.readthedocs.io/en/master/examples/ga_onemax_short.html

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DEAP による遺伝的アルゴリズムの実装イメージ © 2024 Wantedly, Inc. https://deap.readthedocs.io/en/master/examples/ga_onemax_short.html 例：OneMax 問題 タスク： [0, 1, 1, 1, 0]のようなバイナリの数列の和を 最大化する問題 コードの実行結果： 0-5世代 96-100世代 理論値（=100） に近い値を達成

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まとめ © 2024 Wantedly, Inc. ● 進化計算アルゴリズムは最適化などの問題に用いられる ● 進化計算のフレームワークを提供する DEAP を紹介 ● DEAP を使うことで遺伝的アルゴリズムなどを容易に実装でき、自分のニーズに 合わせた進化的アルゴリズムが構築可能