Algoritmo ebolutibo

Algoritmo ebolutiboak eboluzio biologikoaren postulatuetan oinarritutako konponbide-bilaketa eta optimizazio metodoak dira. Hau da, algoritmo ebolutibo batek eboluzio biologikoan inspiratutako mekanismoak erabiltzen ditu; hala nola, ugalketa, mutazioa, birkonbinazioa eta hautespena.^[1] Algoritmo ebolutiboetan konponbide posibleak irudikatzen dituzten erakunde multzoak mantentzen dira, eta ondoren horiek nahastu eta elkarren artean lehiatu egiten dira. Horrela, egokienak direnak denboran zehar gailentzeko gai dira eta gero eta konponbide hobeetarantz eboluzionatuko dute. Beraz, populazioaren bilakaera aipatutako eragileak behin eta berriz aplikatu ondoren gertatzen da.

Algoritmo ebolutiboa eta konputazio ebolutiboa adimen artifizialaren adar bat dira. Batez ere, espazio bilaketa zabalak eta ez-linealak dituzten arazoetan erabiltzen dira, gai direlako irtenbideak arrazoizko denbora batean aurkitzeko, eta beste metodo batzuk, ordea, ez.

Algoritmo ebolutiboek, askotan, konponbide egokiak ematen dituzte arazo mota guztietara hurbiltzeko, idealki ez dutelako hipotesirik egiten sakoneko egoerari buruz.^[2] Eboluzio biologikoaren modelora aplikatutako algoritmo ebolutiboetatik datozen teknikak prozesu mikroebolutiboen esplorazioetara eta zelula-prozesuetan oinarritutako planifikazio-ereduetara mugatzen dira. Algoritmo ebolutiboaren aplikazio erreal gehienetan, konplexutasun konputazionala faktore debekatzailea da. Izan ere, konplexutasun konputazional hori gaitasun funtzioaren ebaluazioari zor zaio. Zailtasun hau gainditzeko irtenbideetako bat, gaitasun hurbilketa da. Hala ere, itxuraz erraza den algoritmo ebolutiboak arazo konplexuak konpon ditzake; beraz, baliteke algoritmoaren konplexutasunaren eta arazoaren konplexutasunaren artean lotura zuzenik ez egotea.^[3][4][5]

1. ↑ Vikhar, Pradnya A.. (2016-12). Evolutionary algorithms: A critical review and its future prospects. IEEE, 261–265 or.  doi:10.1109/ICGTSPICC.2016.7955308. ISBN 978-1-5090-0467-6. (Noiz kontsultatua: 2023-12-03).
2. ↑ Ghosh, Ashish, ed. (2003). Advances in evolutionary computing: theory and applications ; with 111 tables. Springer ISBN 978-3-540-43330-9. (Noiz kontsultatua: 2023-12-03).
3. ↑ (Ingelesez) Slowik, Adam; Kwasnicka, Halina. (2020-08). «Evolutionary algorithms and their applications to engineering problems» Neural Computing and Applications 32 (16): 12363–12379.  doi:10.1007/s00521-020-04832-8. ISSN 0941-0643. (Noiz kontsultatua: 2023-12-03).
4. ↑ (Ingelesez) Mika, Marek; Waligóra, Grzegorz; Węglarz, Jan. (2011-06). «Modelling and solving grid resource allocation problem with network resources for workflow applications» Journal of Scheduling 14 (3): 291–306.  doi:10.1007/s10951-009-0158-0. ISSN 1094-6136. (Noiz kontsultatua: 2023-12-03).
5. ↑ «Proceedings of IEEE International Conference on Evolutionary Computation» Proceedings of IEEE International Conference on Evolutionary Computation (IEEE) 1996  doi:10.1109/icec.1996.542326. (Noiz kontsultatua: 2023-12-03).