我が内なるアジア

遺伝的プログラミングでは、上図を"2+a"という関数であると考える。
"+"の子供が"2"と"a"であり、その子供を"+"する、ということである。
そしてこのツリー構造がそのまま遺伝子として考えられる。

この遺伝的プログラミングにおける「ツリー構造での関数の表現」のもう少し複雑な例を挙げてみると、、、
これは、"( (8÷a) + a ) x (a - 6)"という関数である。
常に一番深いノード（この図では左下の"8"と"a"）から計算をして、一番上のノード(この図では"X")の計算を最後にする、ということになる。

遺伝的プログラミングにおける交配は、遺伝的アルゴリズムのように遺伝子の長さ、形が同じである必要はない。

上図は先程の"( (8÷a) + a ) x (a - 6)"と、新たに"(a+2) ÷ 4sin(a)"というものを右側に並べたものである。
見て分かる通り、これらはツリー構造の形自体が違うし、ノードの数も異なる。
遺伝的プログラミングでは、このような場合であっても交配が可能である。

遺伝的プログラミングの交配は、二つの個体を表すツリー構造の任意のノードをそれぞれひとつずつ選び、それ以下の部分を入れ替える、ということを行う。

これにより次の世代として、両親の特徴を引き継いだ新たな個体が生まれる、というわけである。
上図の例では、"( (8÷a) + a ) x (a - 6)"と"(a+2) ÷ 4sin(a)"という両親から、"4sin(a) x (a - 6)"という個体と、"(a + 2) ÷ ( (8 ÷ a) + a )"という新たな個体が生まれたことになる。

こらは両親のいずれとも異なる新しい関数を持った個体であるが、両親の特徴を引き継ぐものであると言える。

このようにしてできた新しい世代のうちから、より優性な個体を選択し、優性なものどうしをかけあわせる、ということを繰り返すうちに、優性な種として進化していき、優性な結果を出す関数が得られる、というわけである。

ここで「関数」と呼んでいるものは、「値を与えたら計算した値を返す」というものにとどまらず、そこには処理が伴う、という側面もあることを思い出そう。
たとえばそれが「ロボットを動かす」という関数であった場合、この遺伝的プログラミングで関数を進化させていくことで、目的を満たす動きをするロボットに進化していく、ということが可能になる。

そして、その遺伝子がツリー構造で書かれ、その構造が変わっていくということも可能であるため、予想を遥かに超えた新しいものが生まれてくる、ということが期待できるものである。