En el cómputo evolutivo del de informática es un subcampo de la inteligencia artificial (más particularmente inteligencia de cómputo ) que implica problemas combinatorios de la optimización .

El cómputo evolutivo utiliza progreso iterativo, tal como crecimiento o desarrollo en una población . Esta población es entonces seleccionado en una búsqueda al azar dirigida usar el procesamiento en paralelo para alcanzar el extremo deseado. Tales procesos son inspirados a menudo por los mecanismos biológicos de la evolución .

Historia

En los años '50, mucho antes las computadoras fueron utilizadas en una gran escala, la idea de utilizar los principios darvinistas para la solución de problemas automatizada originó.

En los años 60, tres diversas interpretaciones de esta idea se han desarrollado en tres diversos lugares.

El programado evolutivo fue introducido por el Lorenzo J., mientras que el John Henry Holanda llamó su método un el algoritmo genético . En el Ingo Rechenberg de Alemania y el Juan-Paul Schwefel introdujo las estrategias de la evolución. Estas áreas se convirtieron por separado por cerca de 15 años. A partir de los años noventa tempranos se ven como diversos representantes (“dialectos ") de una tecnología, llamados computación evolutiva. En los años noventa tempranos, otra cuarta corriente que seguía las ideas generales había emergido - el programado genético.

Estas terminologías denotan el campo entero por la computación evolutiva y consideran la programación evolutiva, estrategias de la evolución, algoritmos genéticos, y la programación genética como subáreas.

Técnicas

Las técnicas evolutivas implican sobre todo los algoritmos de la optimización de Metaheuristic por ejemplo:
Algoritmos evolutivos (que abarcan los algoritmos genéticos, el programado evolutivo, la estrategia de la evolución, el programado genético y el que aprende los sistemas del clasificador
Inteligencia del enjambre (que abarca la optimización de la colonia de la hormiga y la optimización del enjambre de la partícula)

y en un poco grado también:
Self-organization tal como gas de los nervios Growing, applet de aprendizaje competitivo de los mapas de auto-organización de la versión parcial de programa
Evolución diferenciada
Vida artificial (también ver el organismo de Digitaces)
Algoritmos culturales * sistemas inmunes artificiales * modelo aprendible de la evolución

Algoritmos evolutivos

considera también:

evolutivo del algoritmo Forma evolutiva de los algoritmos que un subconjunto de cómputo evolutivo en que implica generalmente solamente las técnicas que ejecutan mecanismos inspiró por la evolución biológica tal como reproducción, mutación, recombinación, selección natural y supervivencia del más apto. Las soluciones del candidato al juego del problema de la optimización el papel de individuos en una población, y la función de coste determina el ambiente dentro de el cual el " de las soluciones; live" (véase también la función de la aptitud). La evolución de la población entonces ocurre después del uso repetido de los operadores antedichos.

En este proceso, hay dos fuerzas principales que forman la base de sistemas evolutivos: La recombinación y la mutación crean la diversidad necesaria y de tal modo facilitan la novedad, mientras que la selección actúa como calidad cada vez mayor de la fuerza.

Muchos aspectos de un proceso tan evolutivo son estocásticos. Los fragmentos de información cambiados debido a la recombinación y a la mutación se eligen aleatoriamente. Por una parte, los operadores de la selección pueden ser deterministas, o estocásticos. En el 3ultimo caso, los individuos con una aptitud más alta tienen una ocasión más alta que ser seleccionada que individuos con una aptitud más baja, pero típicamente incluso los individuos débiles tienen una ocasión de hacer un padre o de sobrevivir.

Médicos evolutivos del cómputo

DEB de Kalyanmoy
Dan Dumitrescu
David E. Goldberg
John Henry Holanda
Juan Koza
Ingo Rechenberg
Juan-Paul Schwefel
Edward Tsang

Conferencias importantes y talleres

Conferencia genética y evolutiva (GECCO) del cómputo
Congreso de IEEE sobre el cómputo evolutivo (la CCE)
Solución de problemas paralela de la naturaleza (PPSN)
Las fundaciones del taller genético de los algoritmos (FOGA)
El taller sobre la optimización y el enjambre Intellligence (HORMIGAS) de la colonia de la hormiga
Los talleres de Evo* y de EuroGP

Diarios

Cómputo evolutivo del
Transacciones de IEEE del en el cómputo evolutivo
Programación genética del y máquinas de Evolvable

Ver también

cómputo evolutivo interactivo
el Humano-basó el cómputo evolutivo
Robótica evolutiva
ningún almuerzo libre en la búsqueda y la optimización
Cómputo evolutivo en finanzas y la economía

.

Zenithic

Postweaning multisystemic wasting syndrome

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