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遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithms, GA)、遺伝的プログラミング(Genetic Programming, GP)

進化とは何か?
「孔雀の羽は何故あんなに無駄に美しいのか?」 「キリンの首はどうして長くなったのか?」 「働き蜂は自分で子供を生まずにどうして女王蜂に奉仕するのか?」 等は、現在でも研究者の興味をひきつけている生命現象です。これらの謎に迫っていくと、生物が進化の過程である種の最適化問題を解いていることが分かります。こうした考えをもとに効果的な計算システム(進化型システム)を実現するのが、進化論的手法の目的です。
この手法は、最適化問題の解法、人工知能の学習、推論、プログラムの自動合成などに広く応用され、自然に学ぶ問題解決(problem solving from nature)を目指しています。
[引用文献] 伊庭斉志 著 『Excelで学ぶ遺伝的アルゴリズム』

GA-GPの応用

新幹線N700系電車のフロントノーズの設計には遺伝的アルゴリズムが使用されています。
その他にもロボット、ハードウェア、金融・経済等、様々な分野で応用されています。 弊社が提供する、投資判断プログラム『GAGP Trader』も遺伝的プログラミングを応用した技術になります。
GAGP Trader

参考・関連書籍

New Frontiers in Evolutionary Algorithms:
Theory and Applications
金融工学のための遺伝的アルゴリズム Applied Genetic Programming and Machine Learning
(Crc Press International Series on Computational Intelligence)
New Frontiers in Evolutionary Algorithms 金融工学のための遺伝的アルゴリズム Applied Genetic Programming and Machine Learning