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三宅 様 ＬＩＦＥの皆様
三宅さん：
れの100万倍あったとしても、これを全空間のなかから見つけ出すということ
は砂漠に落ちている針を拾うようなものです）プログラムのなかから我々はど
うやって最適なプログラムをコーディングできるでしょうか？
中略．．
Cross Over と Mutation という組み合わせ的でしかない変換から構成されて
いるメカニズムで、どうしてこんなにも膨大な解空間での最適化問題を効率よ
く解決できるのでしょうか？その数理的な必然性はどこにあるのでしょうか？
逆に、これがわかれば数理的な最適化問題に広く、そしていままでの常識では
信じられないほどの効率をともなって応用できるはずだと考えています。
＃広い意味で言えばこういったことも組み合わせ最適化問題のモチベーション
＃としてもいいような気がしています。
飯田：
おそらく，三宅さんはご経験済みとは存じますが，交叉や突然変異の効果を
納得するには，ご自分でＧＡのソフトを書いてみられるのが，手っ取り早い
方法です．数学的に納得するには，まったく工学的な見地から，その効果を
解析している人たちの研究成果が参考になります．もう古いかもしれませんが
{Foundations of Genetic Algorithms, Gregory J.E. Rawlins ed.,
Morgan Kaufmann, San Mateo, 1991.}
なんかは工学的に理解するのに良いかもしれません．
集団遺伝学で説明したものとしては，木村資生先生の中立進化説の本
{The Neutral Theory of Molecular Evolution, Motoo Kimra, Cambridge
University Press, 1983.}
や，Gillespieの
{The Causes of Molecular Evolution, John H. Gillespie, Oxford
University Press, 1991.}
が良いかと存じます．
もう一つの謎は，環境と
さらにもう一つの大きな謎は，交叉といったメカニズムがどう獲得されたのか？
代謝起原説に立つ研究者としては，遺伝子はどう獲得されたのか？
など，チャレンジングなテーマがたくさんあります．
＃磯崎先生は昨年の１０月，
＃東京大学の大学院広域システムに異動されたそうです．
＃もしかして，小野さんご存じじゃないですか？
飯田＠ＮＥＣ
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"Life and Evolution '97"
Kazuhiro Iida,
Fundamental Research Laboratories, NEC Corporation,
34 Miyuki-ga-Oka, Tsukuba, Ibaraki, 305 Japan.
TEL +81(298)50-1142, FAX +81(298)56-6136.
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