Definição – o que significa algoritmo evolucionário?
Um algoritmo evolutivo é considerado um componente da computação evolutiva em inteligência artificial. Um algoritmo evolutivo funciona por meio do processo de seleção no qual os membros menos aptos do conjunto de população são eliminados, enquanto os membros aptos podem sobreviver e continuar até que melhores soluções sejam determinadas. Em outras palavras, algoritmos evolutivos são aplicações de computador que imitam processos biológicos para resolver problemas complexos. Com o tempo, os membros bem-sucedidos evoluem para apresentar a solução otimizada para o problema.
Definirtec explica o algoritmo evolucionário
Algoritmos evolutivos fazem uso de conceitos em biologia, como seleção, reprodução e mutação. Existem três tipos básicos de algoritmos evolutivos, a saber:
- Algorítmos genéticos
- Programação evolutiva
- Estratégias evolutivas
Ao contrário das técnicas de otimização tradicionais, os algoritmos evolutivos dependem da amostragem aleatória. Um algoritmo evolutivo possui uma população de soluções candidatas, ao contrário dos métodos clássicos, que tentam manter uma única solução melhor. Existem dois pré-requisitos associados aos algoritmos evolutivos:
- As soluções candidatas precisam ser codificadas para o problema.
- Uma função de aptidão precisa retornar uma pontuação entre 1 e 100 para que os algoritmos evolutivos possam ser melhor aplicados aos problemas.
Existem muitos benefícios associados aos algoritmos evolutivos. Uma das maiores vantagens está nos ganhos de flexibilidade, pois a maioria dos conceitos de algoritmos evolutivos são adaptáveis até mesmo a problemas complexos. A maioria dos algoritmos evolutivos também é adequada para atender ao objetivo alvo. Melhor otimização é possível com algoritmos evolutivos, já que a população de soluções evita que o algoritmo fique travado em uma solução particular.
Existem algumas desvantagens associadas aos algoritmos evolutivos. Por um lado, a solução fornecida por um algoritmo evolutivo só é melhor quando comparada a outras soluções conhecidas. Como tal, o algoritmo não pode provar que qualquer solução é totalmente ótima, apenas que é ótima em comparação com os outros resultados.