連続最適化問題を解く評価の高い手法IMODEは，評価値の変動が激しい領域と緩やかな領域が混在する問題において，緩やかな領域内の局所解に陥ってしまうケースがあり，変動の激しい領域を詳細に探索するように改良すべきと考えられる．さらにIMODEの動的パラメータの最適な初期値は問題によって異なる．そこで本研究では解空間の局所変動性を考慮するため，１ステップ目の個体群の評価値の分布に基づいてパラメータの初期値設定を行い，変動の激しい領域に向かう個体群を導入したIMODEを提案する．それにより変動の激しい領域の優良解を逃さず，最適なパラメータによる性能向上を目指す．