進化的アルゴリズム
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。
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。
数学的なオプティマイザとしての使用法は別として、進化的計算とアルゴリズムは進化と自然淘汰の仮説の正当性を実験検証するのにも使われてきた。特に人工生命の分野がそれである。進化的アルゴリズムの手法は生物の進化モデルに適用する際には一般に小進化に限定される。もっとも、TierraやAvidaのようなコンピュータシミュレーションは大進化のモデル化を意図している。
進化的アルゴリズムの制限として、遺伝子型と表現型の区別が不明確という点が挙げられる。実際、受精した卵細胞は胚発生という複雑なプロセスを経て円熟した表現型になる。この間接的エンコーディングによって、間違った突然変異を低減させるなどの遺伝の頑強化がなされていると考えられ、有機体の進化可能性も改善される。人工胚発生や人工発生システムの研究では、これらの懸念への対処が最近の仕事となっている。