近年、進化的計算はさまざまな最適化問題に適用され盛んに研究されているが、その課題の一つとして大域的探索と局所的探索のトレードオフが挙げられる。そのような課題を解決する手法の一つとしてハイブリッドアルゴリズムがある。ハイブリッドアルゴリズムは、柔軟なアルゴリズム構成が可能であり、性質の異なる既存のシステム同士を組み合わせることで効果的な探索を行うなど、さまざまなものが提案されている。本研究では、遺伝的アルゴリズムと局所的探索手法を導入した分布推定アルゴリズムとのハイブリッド型探索手法を提案し、最適化問題に適用することにより、その優位性を確認したことを報告する。