学習や推定，適応といった情報処理のさまざまな場面において，最適化問題を 解く必要に迫られることは多い． しかも，往々にしてそれらの最適化問題は手に負えない問題である． 本解説では，そのような難しい問題が与えられたときに，集団を用いた ランダム探索によって解を求める方法を一般的な視点から概説し， 基本的な知見をまとめる． 一言で言えば，対象となる関数全体の構造を，複数の探索点を使って 学習しながら，獲得した知識を用いた最適化を 行うことによって効率化を行うという手法であり，学習研究との関連も深い．