1. 初期設定
   まず，最大値を求める前に初期値の設定を行います．
   • Set function
     任意関数を入力します．関数の表記方法はExcel形式に従ってください．
   • Set x range
     変数xの範囲を設定します．設定された範囲内で，任意関数が最大となるxを求めます．
   • Population Size
     集団サイズを設定します．
   • Max generations
     繰り返し計算の最大世代を設定します．設定された世代まで進化計算を繰り返します．
   上記の設定が済んだら，「Create Numbers」をクリックしてください． 設定した変数の範囲内で，初期世代がランダムに生成されます． このとき，任意関数のグラフが表示されます．

   

2. 探索方法の選択
   最大値を求める進化計算手法をクリックしてください． 様々な手法を試し，結果を比較してみてください．
   • Run GA
     遺伝的アルゴリズムにより最適解を探索します．
   • Run UMDA
     UMDAを用いて最適解を探索します．
   • Run PBIL
     PBILを用いて最適解を探索します．
   • Run CGA
     CGAを用いて最適解を探索します．


3. 結果
   計算が終わるとグラフが表示されます．グラフは，各世代における関数の平均値を表します．
   • Reset
     初期設定に戻します．
   • Clear Graph
     表示されたグラフを非表示にします．
   • Display Graph
     非表示にされたグラフを表示します．
   • Last Generation
     最終世代の個体を表示します．
   • Best Individual
     各世代の最も優秀な個体を表示します．

   

パラメータ

探索手法のパラメータを設定します．

• Learning rate
  PBILにおける学習パラメータです．
• Truncation selection size
  この適応度より大きい個体を選択します．
• Crossover
  交叉方法です．「One-point（一点交叉）」と「Uniform（一様交叉）」のどちらかを選択します．
• Elite Rate
  エリート戦略により残す個体の割合です．
• Crossover Rate
  交叉率です．
• Mutation Rate
  突然変異率です．
• Selection
  選択方法です．「Tournament」，「Roulet」，「Random」のいずれかを選択します．