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進化的コンピューティングアルゴリズムがどのように機能するか（遺伝的アルゴリズムなど）、およびそれらがニューロンネットワークなどの他の機械学習方法とどのように異なるかを説明できますか？
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進化的アルゴリズム（AE）は、進化（EC）計算も知られているように、最適化と検索方法として定義されています。これは、インスピレーションを受け、自然進化のプロセスを部分的に模倣し、選択規則に従って進化する構造の集団を維持しようとします。交差や突然変異など、他の遺伝子演算子。

進化的コンピューティングの中で、最適化問題の解決にはさまざまな戦略が含まれています。これらの戦略は次のとおりです。

 - 進化の検索プロセス：1948年にアランチューリングによって提案されました。
 - 進化戦略（EE）：1964年にRehenbergによって提案されました。それらは実際のベクトルを持つ個人を表しています。
 - 進化プログラミング（PE）：1965年にFogelが提案しました。彼らは有限ステータスマシンを使用しています。
 - 遺伝的アルゴリズム（AG）：1975年にオランダによって提案されました。それらは個人をバイナリチェーンとして表しています。
-Genetic Programming（PG）：1992年にKozaによって提案されています。リスプツリーを使用しています。

遺伝的アルゴリズムは、検索問題または最適化の問題に最適またはほぼ最適なソリューションを見つけるために使用される検索ベースの最適化アルゴリズムです。一方、ニューロンネットワークは、入力と複雑な出力をマッピングする数学モデルです。これらは、以前は知られていない要素を分類できます。

遺伝的アルゴリズムは通常、個別のデータでうまく機能しますが、ニューラルネットワークは通常、連続データで効率的に動作します。