Um algoritmo evolutivo é um algoritmo de busca que se inspira no processo de selecção natural. Os algoritmos evolutivos são usados para resolver problemas de optimização, melhorando iterativamente uma solução baseada no seu sucesso no cumprimento de um determinado objectivo.
Os algoritmos evolutivos são usados em vários campos, incluindo aprendizagem de máquinas, inteligência artificial e engenharia. Na aprendizagem de máquinas, algoritmos evolutivos são usados para otimizar redes neurais e outros modelos de aprendizagem de máquinas. Em inteligência artificial, eles são usados para otimizar algoritmos de busca e outros algoritmos de IA. Em engenharia, eles são usados para otimizar o projeto de produtos e sistemas.
Os algoritmos evolutivos são baseados na ideia de sobrevivência do mais apto. O objectivo de um algoritmo evolutivo é encontrar uma solução melhor do que outras soluções na população. Para isso, o algoritmo muda iterativamente e combina soluções para criar novas soluções. As novas soluções são então avaliadas em relação à função objetiva. As soluções que são melhores para cumprir a função objetiva são selecionadas para sobreviver e se reproduzir. O processo é então repetido com a nova geração de soluções.
A principal vantagem dos algoritmos evolutivos é que eles são capazes de encontrar boas soluções para problemas que são muito difíceis para os algoritmos tradicionais. Os algoritmos evolucionários são também robustos contra alterações na função objectivo e podem ser facilmente paralelizados.
Existem algumas desvantagens dos algoritmos evolutivos. Uma é que eles podem ser lentos a convergir para uma solução. Outra é que eles podem ser difíceis de entender e debugar. Finalmente, eles podem ser sensíveis aos parâmetros que são usados para controlar o algoritmo. Qual é o melhor algoritmo evolutivo? Não há um algoritmo evolutivo "melhor", pois não há um algoritmo de aprendizagem de máquina "melhor" em geral. O melhor algoritmo para uma determinada tarefa dependerá dos detalhes específicos do problema em questão, incluindo a natureza dos dados, a saída desejada, os recursos computacionais disponíveis, etc.
Alguns algoritmos evolutivos populares incluem algoritmos genéticos, programação evolutiva e estratégias evolutivas. Todos estes algoritmos têm diferentes pontos fortes e fracos, pelo que é importante seleccionar o que melhor se adapta à tarefa em questão.
Em geral, os algoritmos evolutivos estão bem adaptados a problemas que são altamente estocásticos na natureza, ou onde o espaço de busca é muito grande. Eles também são frequentemente eficazes quando os métodos tradicionais de otimização (por exemplo, descida por gradiente) falham. O algoritmo evolucionário é um algoritmo genético? O algoritmo evolutivo é um subconjunto de algoritmo genético.
Quais são os tipos básicos de algoritmos evolutivos?
Os tipos mais básicos de algoritmos evolucionários são aqueles baseados em seleção, cruzamento e mutação.
Os algoritmos de seleção determinam quais indivíduos de uma população poderão se reproduzir, e podem ser proporcionais à adequação (em que os indivíduos mais aptos têm maior probabilidade de serem selecionados) ou elitistas (em que os melhores indivíduos são sempre selecionados).
Os algoritmos de cruzamento criam novos indivíduos através da combinação dos genes de dois indivíduos pais.
Os algoritmos de mutação introduzem mudanças aleatórias nos genes dos indivíduos da população.
Qual é a diferença entre algoritmo evolutivo e algoritmo genético?
Os algoritmos evolutivos (EAs) são um subconjunto de inteligência artificial (IA) que são inspirados pela selecção natural. Os EAs são usados para gerar soluções para otimização e busca de problemas.
Os algoritmos genéticos (AG) são um tipo de EA que utiliza um mecanismo inspirado na seleção natural e na genética para gerar soluções para problemas de otimização e busca. Os GAs usam um conjunto de regras (chamadas operadores) para mutilar, cruzar e selecionar soluções.
A principal diferença entre as EA e as EA é que as EA estão mais focadas na imitação da seleção natural e genética, enquanto as EA podem ser mais gerais e podem usar uma variedade de mecanismos diferentes para gerar soluções.
Para que são usados os algoritmos evolutivos?
Os algoritmos evolutivos são usados para problemas de otimização. Eles são um tipo de algoritmo de busca heurística que são inspirados na teoria da seleção natural de Charles Darwin.
Existem vários tipos diferentes de algoritmos evolutivos, mas todos eles funcionam imitando o processo de selecção natural. Uma população de soluções potenciais (chamadas "indivíduos") é criada, e então cada indivíduo é avaliado de acordo com uma função de aptidão física. Os indivíduos mais aptos são então selecionados para "reproduzir-se" e criar uma nova geração de indivíduos. Este processo é repetido até que um objetivo desejado seja alcançado.
Algoritmos evolucionários são frequentemente utilizados para problemas onde os métodos tradicionais de optimização falham, porque podem explorar um espaço maior de soluções potenciais e não são limitados por mínimos locais. Eles também são bem adequados para problemas onde a função de adequação é desconhecida ou difícil de otimizar.