Computación evolutiva

La computación evolutiva es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) y se usa ampliamente en problemas de optimización complejos y para la optimización continua. La computación evolutiva se utiliza para resolver problemas que tienen demasiadas variables para los algoritmos tradicionales. Las computadoras que realizan computación evolutiva ejecutan algoritmos evolutivos como algoritmos genéticos, programación evolutiva, programación genética y modelos de inteligencia de enjambre como la optimización de colonias de hormigas o la optimización de enjambres de partículas. 

Los modelos computacionales que utilizan algoritmos evolutivos aplican procesos evolutivos para resolver problemas complejos. Estos procesos evolutivos están inspirados en la teoría de la evolución biológica. Los algoritmos en evolución utilizan principios como la herencia de generaciones anteriores exitosas y la selección natural, donde las mejores soluciones transmiten sus rasgos a las generaciones sucesivas.

Cómo funciona la computación evolutiva

Se crea un lote inicial de posibles soluciones con el inicio de un cálculo evolutivo. Las soluciones, una vez probadas, se refinan a medida que las soluciones más débiles se eliminan estocásticamente y se introducen pequeños cambios aleatorios en las generaciones sucesivas. A medida que pasan las generaciones, las soluciones se vuelven cada vez más refinadas. Al final, las soluciones producidas por la computación evolutiva pueden optimizarse estrictamente, aunque al principio no se entiende el enfoque.