優れた自律エージェントを得る一方法として進化計算手法の適用が研究されている．本研究では，自律レーシングカーを題材として3種類の進化計算アルゴリズムを適用し，各アルゴリズムの有効性を比較評価した．
用いた自律レーシングカーは，国際会議IEEE Computatinal Intelligence and Games (CIG) 2007で用いられたコンテスト競技の1つである．
また，用いた進化計算アルゴリズムは，進化戦略(Evolution Strategy: ES)，遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm: GA)およびこの2つのハイブリッドである．
実験の結果，3手法のいずれにも同様な進化が確認され，その差はあまり大きくはなかったが，前半にGA，後半にESを用いる併用型が最も良い性能のエージェントへと進化させることができた．
