進化的アルゴリズム（Evolutionary Algorithm, AE）とは、「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」。ウィキ（日本語）には、「遺伝的アルゴリズム」「遺伝的プログラミング」「進化的戦略」「進化的プログラミング」が紹介されている。

遺伝的アルゴリズム（genetic algorithm）とは、生物の遺伝現象にヒントを得た、つまりメタファー的転用をした、計算における最適な答え（つまり解）を求める方 法です。その手続きとは、次のようにします。まず（１）データ（解の候補）の組み合わせを遺伝子で表現した「個体」を複数用意します。そして（２）適応度 の高い「個体」を優先的に選択して交叉（組み換え）や突然変異などの操作を繰り返しながら最適な答え（つまり解）を探索するという方法をとります。この場 合も（進化遺伝学にヒントを得た）「適応度」は「適応度関数」によって与えられるものとします。

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す。ちなみに評価関数とは「ゲーム の局面の状態を静的に評価し数値に変換する関数」のことで、「単峰性（たんほうせい）」とは、あるリズムや分布のなかでピークがひとつしかないことを指し ます。ただし、遺伝的アルゴリズムによる解の探求ができる条件は、それを取り扱う対象の、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 ることだといいます。つまり、隣あう数値の関係には、なんらかの秩序性をもっていて、予測できないような突然性がないということになります。この突然性 は、解を求める時には操作的に引き起こす道具の性質になりますが、出てきた解（＝帰結）の組み合わせには秩序性やバランス性がある——なぜなら適応度が解 が求められる審級になっているからです——ということだろうと思われます。

1975年にミシガン大学のジョン・H・ホランド（John Henry Holland）によって提案された近似解を探索するメタヒューリスティックアルゴリズムだと言われています。ヒューリスティックとは「発見的」という意 味で、メタとは、発見される次元とは異なる次元という意味で、現実での「最適化」という探求の方法を、遺伝現象での「最適化」の探求全体に置き換える（＝ メタ化）ということでしょう。人工生命同様、偶然の要素でコンピューターの制御を左右する方法のひとつであり、現在四つある主要な進化的アルゴリズム（他 に、（ii）遺伝的プログラミング、（iii）進化戦略、（iv）進化的プログラミング）の一つであり、その中でも最も一般的に使用されているもので す。」

http://d.hatena.ne.jp/mitzubishi/20080315

出典ともに（http://bit.ly/OAmpMU）ただし 文体は敬体に変えると共に加筆しました。

アルゴリズムとは「数学、コンピューティング、言語学、あるいは関連する分野において、問題を解くための手順を定式化した形で表現したもの」。 その後の定義は「1920年から30年代、計算可能性のための数学モデル（計算モデル）がいくつも提案された（チューリングマシン、帰納的関数、ラムダ計 算など）。後にこれらの定義はすべて同等であることがわかり、それらにより同値な概念を「計算可能」とすることが提案された（チャーチ＝チューリングの テーゼ、提案者はスティーヴン・コール・クリーネ。なお、チューリングのほうを先とする専門家もいる）。したがって、現在では「これらによって『計算可能 なもの』を計算する手続き」をアルゴリズムと呼ぶ」アルゴリズム）

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