進化的計算

情報工学において、進化的計算(evolutionary computation)は人工知能(具体的にはコンピュータ知能)の一部であり、組合せ最適化問題に関するものである。進化的アルゴリズムが一般に生殖、突然変異、遺伝子組み換え、自然淘汰、適者生存などのメカニズムを実装する技術だけに注目しているのに対して、進化的計算は以下の特徴によってルーズに認識される。

• 繰返しの進行、成長、または開発
• 人口をベースとした考え方
• 誘導されたランダムな探索
• 並列処理
• しばしば生物学にインスパイアされている

これはたいてい次のようなメタヒューリスティックな最適化アルゴリズムに関係している。

• 進化的アルゴリズム（遺伝的アルゴリズム、進化的プログラミング、進化的戦略、遺伝的プログラミングおよび学習分類システムから構成される）
• 群知能（蟻コロニー最適化と粒子群最適化から構成される）

また、他にも以下のような分野も含む。

• 自己組織化写像、成長する神経ガス(growing neural gas)、競合学習などの自己組織化
• 微分進化
• 人工生命(また、デジタル有機体を参照されたい)
• 文化的アルゴリズム
• 人工免疫系

外部リンク

• IEEE Transactions on Evolutionary Computing（英語）
• Evolutionary Computation Repository（英語）