回答編集履歴
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誤記訂正
answer
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@@ -3,7 +3,7 @@
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1, 2は評価値というより「解が満たさなければならない絶対条件」なのですが、これは遺伝的アルゴリズムで**あてずっぽうに探索することで求める**ものの評価関数の対象とすることはいささか向いていないのではと感じます。質問者さんもそこに疑問を持たれているのではないでしょうか。
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評価値は「取り得る候補」の中でなるべく良い条件のものを選び出すためのもので、大抵の場合「連続値」をとるようなものというイメージがあります。
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例えばSGAでは一点交差による交配、突然変異、選択の中から次世代を求め選択はルーレット選択ということなので「元々の世代にある候補が制約条件を満たすような従業員の組み合わになるようなうまい状態のものでない」場合は突然変異によって制約条件を満たすような候補が「偶然によって生まれる」ことの依存度が高くなる気がします。もしかしたら「制約条件に従った[前向き推論](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%89%8D%E5%90%91%E3%81%8D%E9%80%A3%E9%8E%96)のようなアプローチ」の方が素直に求めることができて、それの非常に高価で非効率なシミュレーションをＧＡでしていることになるのかも知れません。
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例えばSGAでは一点交差による交配、突然変異、選択の中から次世代を求め選択はルーレット選択ということなので「元々の世代にある候補が制約条件を満たすような従業員の組み合わせになるようなうまい状態のものでない」場合は突然変異によって制約条件を満たすような候補が「偶然によって生まれる」ことの依存度が高くなる気がします。もしかしたら「制約条件に従った[前向き推論](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%89%8D%E5%90%91%E3%81%8D%E9%80%A3%E9%8E%96)のようなアプローチ」の方が素直に求めることができて、それの非常に高価で非効率なシミュレーションをＧＡでしていることになるのかも知れません。
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> (1)遺伝的アルゴリズムの特性として「特定の値（A or C）の翌日の値が特定の値（C or D以外）となっている」ような条件は難しいのでしょうか？
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