上の案をもうちょっと具体的に考えてみた
学習の流れ
GA部分の操作
交叉
経験上、一様交差が優秀だったので、とりあえずそれでやってみる。
突然変異
予め遺伝子の各値の平均・分散を求めておき、それを使って乱数で値を決める。
突然変異率はテキトーに実験して決める。
選択戦略
とりあえずトーナメント選択でやってみる。
その他
少しだけエリート選択*3をやってみる。
要実装項目
- GA部分（改めて作り直し）
- スイス方式でのマッチメイク（新規作成）
- レポート収集系の修正
あれ、意外と項目少ないかも。
おまけ
この手法だとLMRのパラメータとかも学習出来るかも。
ただ、その辺は手調整である程度まともな値が決めれるし、学習する意味はあまり無いかも。
