L'EA est un algorithme évolutionnaire. Il utilise des mécanismes naturels pour résoudre des problèmes et émule le comportement des organismes vivants. L'EA peut être utilisé à la fois en bio-inspiration et en informatique évolutionniste. Les EA s'inspirent des concepts de l'évolution darwinienne. Elles reposent sur l'idée que les solutions peuvent jouer un rôle individuel dans une population. La combinaison de solutions potentielles à un problème est d'abord peuplée de façon aléatoire. Ensuite, l'aptitude de la population est testée, c'est-à-dire sa capacité et sa rapidité à résoudre un problème. Les personnes les plus aptes sont alors sélectionnées pour se reproduire. Lorsque le niveau d'aptitude de la population change, le cycle recommence. Les personnes les moins aptes sont alors éliminées. Les EE
sont influencées par les organismes vivants et l'évolution. Les fonctions peuvent inclure la reproduction, la mutation et la recombinaison. Le processus adaptatif consistant à choisir les meilleures solutions disponibles à un problème où la sélection s'opère en fonction de l'aptitude est analogue à la survie du plus apte de Darwin. Les solutions algorithmiques qui fonctionnent le mieux parmi les options disponibles se reproduisent ; les moins adaptées, étant éliminées, ne le font pas. En testant l'aptitude en fonction des performances mesurées, l'optimisation se produit au fil des générations grâce à des fonctions telles que la mutation. Les EA sont excellentes pour optimiser les solutions. Il est toutefois important de noter que si les EA optimisent efficacement, elles ne trouvent pas nécessairement la solution optimale. Les EA recherchent constamment des solutions à des problèmes et les comparent les unes aux autres, ce qui peut conduire ou non à la meilleure solution. Les besoins de calcul relativement élevés des AE, qui peuvent également être pris en compte, sont en grande partie dus à la complexité de la détermination de l'adéquation. Cette complexité peut être réduite par l'approximation de la valeur de forme.
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