シミュレーティド・エボリューション
このような評価値を各要素で求めた後に選択処理を行う。選択処理では解を Pr と P s の二つの集合に分割する。評価値の高いものを Pr に含めるべきだが、あまり評価値のみを重視すると貪欲法による解法とほとんど変わらない結果しか得られない。このため分割はなるべく評価値が高いものが生き残る可能性があるような確率的な方法で決定する。通常以下のような擬似コードで表される処理が行われる。
ここで Random は 0 から 1までの乱数を返すものとする。上記の処理は評価値が 1 なら Pr に選ばれ、0 なら P s に選ばれるがそれ以外の値の場合(ほとんどの要素はそうなる)は評価値が高ければ Pr に組み込まれる可能性が高いが、外れる可能性も 0 ではない。このようにして残す要素に揺らぎを持たせることで、局所解に陥ることを防いでいる。
二つに分割したら割り当て処理を行う。割り当て処理は解の制約条件を満たす範囲で P s の要素に変化を与え新たな解を生成する方法である。変化の与え方は問題によって異なるがそれぞれの要素に変化を与える操作を何度も試行して、その良さに従って新たな解に取り込んでいくことが行われる。割り当て処理は SimE における解の改善に最も直接的な影響を与えるが、あまり貪欲にならず前の世代の改善を行うことを目標にするように設定することが好ましいとされる。
利点として,常に一つの解を対象としているため,処理時間や所要メモリ量が遺伝的アルゴリズムより少なくてすむということが挙げられる.また,適応度という概念を導入し,解の要素レベルでの評価値を利用している.完全な解の評価値をもとに交叉を行うのに比べて貪欲的であることから,高速に最適に近い解へと収束することも特徴として挙げられる.