ノーフリーランチ定理
There ain't no such thing as a free lunch.
数学的にありうべき全ての問題の集合について、どの探索アルゴリズムも同じ平均性能を示すことを説明したものである。
これは、探索アルゴリズムに必ず何らかの偏向があるため、そのアルゴリズムが前提としている事が問題に当てはまらないことがあるからである。
高度に最適化された特殊アルゴリズム(赤)と汎用アルゴリズム(青)。どちらも平均すれば同程度の性能となることに注意。
この定理は「あらゆる問題で性能の良い汎用最適化戦略は理論上不可能であり、ある戦略が他の戦略より性能がよいのは、現に解こうとしている特定の問題に対して特殊化(専門化)されている場合のみである」ということを立証している