Los algoritmos evolutivos son métodos de optimización estocásticos que mejoran iterativamente una población de soluciones en un espacio de búsqueda mediante principios de selección natural y variación.
Formalmente, los AE incluyen operadores como selección, cruce (recombinación) y mutación para generar nuevos individuos que se evalúan mediante una función de aptitud.
El algoritmo repite estos pasos a lo largo de generaciones hasta que se cumple un criterio de parada.
Los algoritmos evolutivos son especialmente efectivos en problemas de optimización multimodales, no diferenciables o discretos.
Definición:
«Los algoritmos evolutivos son metaheurísticas basadas en poblaciones que optimizan un conjunto de soluciones mediante la aplicación iterativa de selección, recombinación y mutación, inspirados en la evolución biológica.»
Fuente:
Back, T., Fogel, D. B., & Michalewicz, Z. (Eds.). (2018). Handbook of Evolutionary Computation. IOP Publishing.