遺伝的アルゴリズム
生物の進化をシミュレートして行う最適化問題の発見的解法．
各個体は複数の遺伝子からなる染色体を持ち，染色体から計算される適合度によって評価・淘汰を受ける．
初期化
N個の個体からなる集団を生成する．
終了判定
交叉
集団内よりランダムにM個のペアを選択し，設定された確率に従って同数の子世代の個体を生成する．
例
0000 & 1111 => 0011 & 1100
突然変異
与えられた確率に応じて個体が突然変異し，染色体を変化させる．
適合度の評価
淘汰
適合度の上位N体を残す: エリート選択
適合度に応じた確率に対する乱数で残す個体を選択する: ルーレット選択
これを繰り返すことで世代交代し適合度の高い=目的関数の値の優れる個体を出現させていく．