遺伝的アルゴリズム：進化を計算にする

選択・交叉・突然変異で、解を進化させる。ページ増殖アルゴリズムとの関係と、その限界。

概要

遺伝的アルゴリズム（GA）は、生物の進化を模した最適化の手法で、ジョン・ホランドが1975年に体系化しました。進化的計算の一種です。

手順

1. 個体の集団をランダムに作る。
2. 全員の適応度を評価する。
3. 選択・交叉・突然変異で、次世代を作る。
4. 収束するまで繰り返す。

理論と限界

• スキーマ定理（ホランド）：短く、適応度の高い部分パターンが、世代を経て増える、という議論。
• ノー・フリー・ランチ定理（ウォルパートとマクレディ、1997）：全ての問題で平均すると、全てのアルゴリズムの性能は同じ。万能の最適化手法はない。
• 局所解に捕まる、適応度の設計が結果を決める。

この Wiki のページ増殖との関係

拡張案

1. 複数の遺伝子（採点の重みの組）を、同時に保持し、各回で最良のものを採用。
2. 候補選びの方針を、遺伝子に含める（関連度偏重・新規性偏重など）。
3. 適応度に、読者の反応（閲覧・滞在）を加える（公開後）。