遺伝的アルゴリズム，進化戦略，差分進化，粒子群最適化などに代表される進化計算手法において，従来，解の遺伝子表現（genotype）は，2値や実数値などのクリスプな値で構成されていた．また，例えばこれまでに，解の表現形（phenotype）にファジィ数を扱うことが可能なファジィGAが提案されていたが，そのgenotypeは，phenotypeのファジィ数を近似表現する実数値で構成されていた．
本研究では，genotypeに区間数やファジィ数を扱うことが可能な，区間・ファジィ進化計算手法を提案する．
提案手法における解探索プロセスの構成は，従来の進化計算手法と共通であり，解の初期化，適合度評価，子個体の生成などで構成される．著者らは，これらのプロセスにおける処理方法を，区間数やファジィ数で構成されるgenotypeを扱えるように拡張した．
関数最適化問題を題材として，提案手法と従来手法の比較実験を行った．この結果，解の進化の序盤においては，提案手法のほうがより効率良く解を探索できることがわかった．しかし，解の進化の終盤では従来手法のほうが良い性能を示した．このことから，関数最適化問題においては，序盤に提案手法，終盤に従来手法を用いるスイッチ型併用が有望なことがわかった．
