生涯適応のモデル

これまでこのチュートリアルで説明したことは、ダーウィンの進化モデル、つまり自然淘汰と組換えと突然変異による遺伝的変異に対応しています。自然界では、個人の遺伝子型に含まれる情報のみが次世代に伝達されます。これは、これまでチュートリアルで行ってきたアプローチです。

ただし、生涯適応の他のモデル– Lamarckian Model そして Baldwinian Modelまた存在します。どちらのモデルが最良であるかは議論の余地があり、研究者によって得られた結果は、生涯適応の選択が非常に問題に固有であることを示していることに注意する必要があります。

多くの場合、ミームアルゴリズムのように、GAをローカル検索とハイブリッド化します。このような場合、ローカル検索後に生成された個人をどうするかを決定するために、ラマルクモデルまたはボールドウィンモデルのいずれかを選択することができます。

ラマルクモデル

ラマルクモデルは本質的に、個人が生涯で獲得した特性をその子孫に受け継ぐことができると言っています。フランスの生物学者ジャン＝バティスト・ラマルクにちなんで名付けられました。

とはいえ、遺伝子型の情報しか伝達できないことは誰もが知っているので、自然生物学はラマルキズムを完全に無視しています。ただし、計算の観点からは、ラマルクモデルを採用すると、いくつかの問題に対して良好な結果が得られることが示されています。

ラマルクモデルでは、ローカル検索演算子が近傍を調べ（新しい特性を取得）、より良い染色体が見つかった場合、それが子孫になります。

ボールドウィンモデル

ボールドウィンモデルは、ジェームズマークボールドウィン（1896）にちなんで名付けられた中間的なアイデアです。ボールドウィンモデルでは、染色体は有益な行動を学習する傾向をコード化することができます。つまり、ラマルクモデルとは異なり、取得した特性を次世代に伝達したり、ダーウィンモデルのように取得した特性を完全に無視したりすることはありません。

ボールドウィンモデルは、これら2つの極端な状況の真ん中にあり、個人が特定の特性を取得する傾向は、特性自体ではなくエンコードされます。

このボールドウィンモデルでは、ローカル検索演算子が近傍を調べ（新しい特性を取得）、より良い染色体が見つかった場合、染色体に改善された適合性を割り当てるだけで、染色体自体は変更しません。適応度の変化は、将来の世代に直接受け継がれなくても、染色体が「形質を獲得する」能力を意味します。