Genetic Algorithms（遺伝的アルゴリズム）

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def getSolutionCosts(navigationCode):
　（解決策のコストを得る関数）
fuelStopCost = 15
　（燃料補給コスト）
extraComputationCost = 8
　（追加計算するコスト）
thisAlgorithmBecomingSkynetCost = 999999999
　（このアルゴリズムがスカイネットになるコスト）
waterCrossingCost = 45
　（水を横切るコスト）

Genetic algorithms tip:
　（遺伝的アルゴリズムの情報）
Always include this in your fitness function.
　（常にこの関数をあなたのフィットネス関数に入れてください）

img-alt:Just make sure you don't have it maximize instead of minimize.
　（最小値じゃなくて、最大値を取らないことを確認してみて。）

補足

　遺伝的アルゴリズムをきちんと理解していないので、もやもやとした感じしか意味がつかめない。スカイネットは、間違いなく、あのターミネーターの「スカイネット」なのだと思う。

　遺伝的アルゴリズムの関数は、いくつかの世代を経つつ、自分自身の仕組みで、最良の解を追求していくのだけども、「スカイネットになる為のコスト」が関数上設定されていると言う事は、コストが莫大だとしても、この関数の定義上、スカイネットに生まれ変わっちゃう可能性が出てくる、と言う事でよいのかなぁ。

　色々な遺伝的アルゴリズムにこの関数を入れておけば、奇跡的に到達しちゃうかもよ、と言う、現在の僕のつたない解釈。

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