Estimation of distribution algorithmって奴で、GAよりも優秀らしいです。
試しにy=f(x1,x2)という形の関数で実験してみると、GAより収束速くてイイ感じでした。
ただ、関数fの引数を100個にすると、個体数が64では解けませんでした。今256に増やして実験中ですが、やっぱりローカルミニマムにハマってる感じです。
まぁ、私がEDAのアルゴリズムをちゃんと理解していない可能性もあるので即断は禁物ですが、このままだと将棋のパラメータ学習には使えなさそうな感じです。
