適応アルゴリズムとは

適応アルゴリズムとは、環境または環境の変化が発生した場合に適応できる機能を実行するための一連の命令です。 適応アルゴリズムは、状況の変化に合わせてアクティビティをインテリジェントに調整して、可能な限り最高の結果を達成することができます。 これらは、航空交通管制の自動化から、インターネットユーザーにとって正確で役立つ検索結果を返すまでのすべてを実行するために、多くのコンピューティング言語でプログラムできます。

アダプティブアルゴリズムは、そうする必要性を感じた場合、その動作を変更できます。 検索エンジンの例では、エンジンはインターネット全体をクロールし、さまざまな場所から結果を返すことができますが、最初にユーザーに関する既知のパラメーターを考慮する場合があります。 たとえば、ユーザーのIPアドレスがフランスに由来する場合、適応アルゴリズムはフランス語の結果を返すか、検索エンジンがユーザーをフランスのサイトにリダイレクトする可能性があります。

アルゴリズムは、ユーザーの行動からも学習できます。 同じ国の同じ検索エンジンのユーザーは、異なる結果が得られることに気付くかもしれません。 これらは、過去の検索動作とクリックスルーリンクに基づいています。 アルゴリズムは、ユーザーのニーズに合わせて結果をカスタマイズできます。 たとえば、「サッカー」を検索し、サッカーではなくアメリカンフットボールに関するリンクをクリックする人は、見たい結果の種類についてアルゴリズムを教えます。

このようなアルゴリズムは、コマンドを実行するための命令を設定する必要がある場合に役立ちますが、システムは、緊急の状況の場合にアルゴリズムをオーバーライドできる必要があります。 たとえば、部分的に自動化された航空交通管制を使用すると、アルゴリズムは遭難コールで飛行機の無線が出たときに応答できます。 航空管制官に既存の交通の経路を変更する方法をアドバイスします。最初にそれらの飛行機を着陸させて、遭難した飛行機を待ち行列に入れることを主張します。 アルゴリズムは状況に合わせて調整でき、緊急の状況を検出すると、通常の指示をオーバーライドして、到着順に飛行機をキューに入れることができます。

適応アルゴリズムのコーディングは、通常のアルゴリズムの開発よりも時間がかかり、特別な考慮が必要になる場合があります。 プログラマーがアルゴリズムを作成する前に、通常、パラメーターのリストを作成して、それが何をどのように行う必要があるかを説明します。 アダプティブバージョンでは、発生する可能性のある状況について考え、コードを設定して、アダプティブアルゴリズムがその経験から学習できるようにします。