進化的アルゴリズム
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)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。
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。
差分進化 - ベクトルの差分に基づくもので、最適化問題を解くのに適している。
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。
シミュレーティド・エボリューション - 生物一体の進化を模倣している。