Calcul evolutiv reprezintă dezvoltarea și utilizarea de tehnici de rezolvare a unor probleme inspirate de evoluția speciilor în natură. Populațiile evoluează prin apariția de noi caracteristici ale indivizilor în timpul încrucișării și ca efect al mutațiilor aleatoare. În procesul de evoluție supraviețuiesc indivizii care se adaptează cel mai bine mediului.
Calcul evolutiv reprezintă dezvoltarea și utilizarea de tehnici de rezolvare a unor probleme inspirate de evoluția speciilor în natură. Populațiile evoluează prin apariția de noi caracteristici ale indivizilor în timpul încrucișării și ca efect al mutațiilor aleatoare. În procesul de evoluție supraviețuiesc indivizii care se adaptează cel mai bine mediului.
Structura algoritmului evolutiv
Inițializare populație (aleatoare) ->Evaluare populație (calcul fitness pt fiecare element)
REPETA
Selecție părinți Generarea urmașilor prin încrucișare ->Modificarea urmașilor prin mutație
Evaluare urmași -> Selecție supraviețuitori (vor forma populația din noua generație)
PANA CAND <conditie oprire>
Domenii de aplicabilitate
Planificare: alegerea traseelor optime ale unor vehicule, rutarea mesajelor într-o rețea de telecomunicații, planificarea unor activități etc.
Proiectare: circuite digitale, filtre, rețele neuronale; determinarea parametrilor optimi în proiectarea avioanelor, reactoarelor chimice, a structurilor în construcții etc.
Modelare: dezvoltarea de modele utile în efectuarea de predicții în economie, finanțe, medicină, etc.
Analiza datelor: proiectarea de sisteme de clasificare aplicabile în inginerie, biologie, medicină,etc.
