電総研に入ってしばらく勉強した GA の長所や欠点もだいたいわかってきたところで，確率モデルを学習しながら最適化も行うアプローチに興味がわいてきました．当初はまだ EDA という名前はなかったと思います．しかも最近は EDA という言葉を聞くことはほとんどなくなった気がします．手法自体がなくなったわけではなく，ベイズ最適化とかも基本的にはこの流れの上にあると思います．
企業との共同研究で最適化という話が出てきたときに，ベイズ最適化なのかMCMCなのかという選択に迫られることがあります．いろいろ使い分ける基準はありますが，そもそもEDA的なアプローチとMCMCのようなモデルフリーなアプローチの中間的な方法があってもよいかなとは思います．たぶんそれらもいろいろ研究されているのでしょうが，あまりメジャーにならないのは，そういうハイブリッドな方法というのは余程インパクトがある結果を出さないと残っていかないと思います．
分野も EDA を研究している計算機科学系の人と，MCMC を研究している物理・統計系の人とは分断されているような気がします．2006 年の ibis で確率モデルと集団最適化というオーガナイズドセッションを企画しました．まあこの手のセッションはやりっぱなしであまりその後の発展はありませんでしたが，確か福島さん（レプリカ交換法の発案者）がセッション後にコメントしにきてくださった記憶があります．
