遺伝的アルゴリズム (GA) は生物の進化をモデル化した多点探索型のメタ戦略である．メタ戦略は限られた時間内でより良い解を求める発見的解法の枠組みであり，多点探索型は複数の解を同時に探索するものを言う．計算時間に制限がある場合，同時に探索する解の個数が多い場合は解の更新回数が少なく，そうでない場合は解の更新回数が多くなる．これにより，探索の多様化・集中化のバランスが変化する．そのため，同時に探索する解の個数を適切な値に設定する必要がある．本研究では，巡回セールスマン問題を解くGAを対象に，個体数が得られる解の目的関数値に与える影響について実験的に調査した．