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■「サラリーマン的アルゴリズム」という名の最適化手法　

　遺伝的アルゴリズムもシミュレーティド・アニーリング（焼きなまし法）も、いずれも最適解を求めるための手法である。ふと、結構世の中に満ち溢（あふ）れていそうな最適化（最適解獲得）問題のための手法として、「サラリーマン的アルゴリズム」というものがあるのではないか、と考えた。

　「サラリーマン的アルゴリズム」では、基本的に３つの状態遷移・探索過程がある。その最初のものは、局所的最適化を淡々と追い求める「兵隊フェーズ」である。この過程は、少なくとも局所的最適解を求めるが、ただしそれにより大局的な最適解を求めることができる可能性はかなり低い。

　次の過程が、「船頭多くして、船山に登るフェーズ」である。兵隊だけでなく船頭も多くなり、エネルギーが高くなり、（焼きなまし法ではないが）比較的離れた解探索も行うようになる。ただし、悪く言えば、少し行き当たりばったり法とも言えるような状態になる。

　そして、もう3つのフェーズのうち一番影響の大きいのが、「天の声フェーズ」である。このフェーズはこれまでの最適解から大幅に離れた場所の探索も可能にする、問答無用の（遺伝的アルゴリズムのような）突然変異的な探索である。

　これら３つのフェーズの繰り返しにより、もちろん「兵隊フェーズ」「船頭多くして船山に登るフェーズ」「天の声フェーズ」の比率は異なるが、これが繰り返されることにより最適解を求めようとする最適化手法は意外に多いのではないだろうか。

　「集中化」と「多様化」
　「集中化」 -> 改善力
　　良い解の近傍を探索すれば 　　もっとよい解が見つかるはず...
　「多様化」-> 探索力
　　悪い解の近傍に陥らないように広範に探索すればずっと良い解が見つかるはず...

「集中化と多様化」から