遺伝的アルゴリズムの統計的アプローチ(基研研究会「統計物理の展望」,研究会報告)

Abstract

遺伝的アルゴリズム(genetic algorithm, GA)は進化モデル・組み合わせ最適化・探索のための典型的な数理工学的なアルゴリズムである.工学だけではなく,数理生態や進化遺伝モデルとして広く使われてきている.しかし,GAの確率的ダイナミックスが,与えられた「自然淘汰」「突然変異」「交叉」にどのように依存しているのか調べる道具が不足していた.最近,A. Priigel-BennettやJ, Shapiroらにより,統計(力学)的アプローチが行われ,非常に有望であると考えられる.そのアプローチの基本的な考え方を紹介し,簡単な問題についてシミュレーションを行った.この方法が,エ学的なGAの設計(淘汰圧と多様性の維持の問題など)について,J. Crutchfieldらの中立進化ダイナミックスとの関係などについて議論した.紙面の都合上,詳しくはreferenceとその引用文献を参照されたい.