退化を伴う遺伝的アルゴリズムGA^d を提案する．
退化とは，生物において何らかの器官や組織が機能・構造などを失い，次第に衰退・縮小することをいう．
本研究では，損傷遺伝子を持つ個体は，その遺伝子に対応する形質の発現が不完全になったり，発現しなくなるため，退化現象を起こすと仮定する．
損傷遺伝子とは，環境の影響により突然変異を起こし，正常な遺伝子が不可逆的に変化した遺伝子である．

生存に有効ではない遺伝子は，損傷しても個体の環境への適応度が低下しないと考えられる．
これを利用し，完全に損傷した遺伝子は削除されたとみなすことにより，有効性の低い遺伝子を削減する機能を実現する．
この機能を用いてニューラルネットワークにおけるパラメータ構造を最適化することにより，GA^d がパラメータ数を削減できる汎用的な方法であることを示す．