遺伝的アルゴリズム
遺伝的アルゴリズムはデータ(解の候補)を遺伝子で表現した「個体」を複数用意し、適応度の高い個体を優先的に選択して交叉・突然変異などの操作を繰り返しながら解を探索する。適応度は適応度関数によって与えられる。
この手法の利点は、評価関数の可微分性や単峰性などの知識がない場合であっても適用可能なことである。 必要とされる条件は評価関数の全順序性と、探索空間が位相(トポロジー)を持っていることである。
また、遺伝子の表現の仕方によっては組合せ最適化問題やNP困難な問題などのさまざまな問題に適用可能である。
ランキング選択は各個体を適応度によってランク付けして、「1位なら確率 p1, 2位なら確率 p2, 3位なら...」というふうにランクごとにあらかじめ確率を決めておく方式である。
この方法は、ルーレット選択と違い選択確率が適応度の格差に影響されない。しかし、これは逆に適応度にあまり差がない個体間でも選択確率に大きな差が生じる可能性がある。また、個体にランク付けをするため次世代が揃うたびにソートを行う必要がある。