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{{Expand English|Evolutionary algorithm|date=2022-06-18}}
'''進化的アルゴリズム'''（'''evolutionary algorithm'''、'''EA'''と略記)は[[進化的計算]]の一分野を意味し、[[人工知能]]の一部である。個体群ベースの[[メタヒューリスティック]]な[[最適化]][[アルゴリズム]]の総称である。そのメカニズムとして[[生殖]]、[[突然変異]]、[[遺伝子組み換え]]、[[自然淘汰]]、[[適者生存]]といった[[進化]]の仕組みに着想を得たアルゴリズムを用いる。最適化問題の解の候補群が生物の個体群の役割を果たし、コスト関数によってどの解が生き残るかを決定する。それが繰り返された後、個体群の[[進化]]が行われる。▼
{{人工知能 | 研究手法 }}
▲'''進化的アルゴリズム'''（しんかてきアルゴリズム、'''evolutionary algorithm'''、'''EA'''と略記
EAの例を以下に示す。これらの技法は本質的には同様だが、実装の詳細は異なっており、適用される問題の分野が異なる。
; [[遺伝的アルゴリズム]]
*[[遺伝的プログラミング]] - 基本は遺伝的アルゴリズムと同じだが、解は[[木構造 (データ構造)|木構造]]の形式で表し数式やプログラムコードを表現する。[[適応度関数]]はその計算能力などで評価する。▼
;[[遺伝的プログラミング]]
*[[進化的戦略]] - 実数のベクトルで解を表し、探索を行うと同時に自己変異用のパラメータも更新していく。▼
▲
*[[進化的プログラミング]] - 解の適応度関数に集団中におけるその解の優位性を表した確率的な関数を用いる。▼
;[[進化戦略]]
;[[進化的プログラミング]]
これらは[[適応度地形]]にいかなる仮定も持たないので、進化的アルゴリズムがあらゆるタイプの問題でうまく機能すると信じられている（ただし、[[ノーフリーランチ定理]]に注意）。このことは、[[工学]]、[[芸術]]、[[生物学]]、[[経済学]]([[進化経済学]])、[[遺伝学]]、[[オペレーションズリサーチ]]、[[ロボット工学]]、[[社会科学]]、[[物理学]]、[[化学]]などの分野で成功を収めていることで裏付けられている。
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==関連技術==
*
*[[粒子群最適化]] - 動物の群れのふるまいに基づくもので、これもまた[[最適化問題]]を解くのに適している。
*[[蟻コロニー最適化]] - 蟻の群れが経路上のフェロモンでコミュニケーションすることに基づくもので、[[組合せ最適化]]問題を解くのに適している。
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* [[プログラム合成]]
* [[進化ロボット工学]]
* [[進化型ハードウェア]]
==外部リンク==
*[http://www.sigevo.org/ Special Interest Group for Genetic and Evolutionary Computation] of the
*Poli, R., Langdon, W. B., McPhee, N. F. (2008), [http://www.gp-field-guide.org.uk/ ''A Field Guide to Genetic Programming''], freely available via Lulu.com.
*[http://www.it-weise.de/projects/book.pdf ''Global Optimization Algorithms - Theory and Application''], free e-book
{{最適化アルゴリズム}}
{{DEFAULTSORT:しんかてきあるこりすむ}}
[[Category:
[[Category:進化的計算]]
[[Category:最適化アルゴリズム]]
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