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松浦＠JTS研究部と申します．
LIFE-ML の皆さん，はじめまして．
3日ほど前から参加させていただいています．
三宅さんは現役の大学院生だそうですが，私も去年まで大学院生でした．
このMLの方々には化学系・生物系の方が多いようですが，私は情報系
です．
>> 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．
遺伝的アルゴリズムでしたら，最近は日本語でもいい本がありますよね．
"Adaptation Natural and Artificial Systems" の日本語訳も，そろそろ
出るはずです．
あと，私は学生の頃，"Genetic Algorithms in Search, Optimization
and Machine Learning" を参考にしてました．いろんな実例が豊富に
載ってる一冊です．
>> 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．
中立説でしたら，これに基づいたGA（たしか，Operon-GAとかいう名称だったはず）
というものが存在するようです．詳しいことは失念しましたが．
>> 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？
>
>交叉といったメカニズムが高い適性の生物を可能にしたのはいいとして、そも
>そもなぜ交叉といったメカニズムでありえて他の可能だったかもしれないメカ
>ニズムではあり得なかったのか、ということでしょうか。
GAをいろいろ使っているとわかりますが，交叉によって適合性が
上昇し，ある程度の適性を持つまでに集団が進化するタイプの環境は，
無数に考えられるバリエーションの中のほんの一部でしかありません．
つまり，交叉が仇になるような環境もいくらでも存在するわけで，
交叉という遺伝的操作もまた，自然淘汰の結果と考えると，なんとなく
納得できるのではないかと，私は自分で思っています．
でも，そうなると，遺伝的操作に対する進化というものを仮定する
わけで，こういうメタな話になると議論がおかしくなってしまうわけなの
ですけどね．
□■ 松浦 賢一 (株)ジャパンテクニカルソフトウェア 研究部
■□ matsuura@***.*** Reseach Department, JTS Co., Ltd.
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