遺伝的アルゴリズムのパラメータ(集団サイズ、交叉率、突然変異率、世代数など)は、以下の方法で決定します。 実験的調整: 異なるパラメータ設定で実験を行い、最適な結果を得られる組み合わせを見つけます。 問題の特性に基づく設定: 問題の複雑さや特性に応じて、パラメータを調整します。 例えば、複雑な問題には大きな集団サイズが有効な場合があります。 文献や先行研究の参考: 同様の問題に対する先行研究や文献を参考にし、推奨されるパラメータ設定を基に調整します。 自動調整手法の利用: ベイズ最適化やグリッドサーチなどの手法を用いて、パラメータの最適化を自動で行うことも可能です。