Evolutionäre Algorithmen (EAs) sind Optimierungsverfahren, die Prinzipien der biologischen Evolution wie Selektion, Rekombination und Mutation nutzen.
Sie arbeiten mit einer Population von Kandidatenlösungen, die iterativ verbessert wird.
In jedem Schritt werden nach Fitness bewertete Individuen ausgewählt, kombiniert und mutiert, um eine neue Population zu erzeugen.
Typische Varianten sind genetische Algorithmen, evolutionäre Strategien und genetische Programmierung.
EAs eignen sich besonders für komplexe, nichtlineare Probleme mit großen Suchräumen, bei denen klassische Methoden versagen.