Эволюционные алгоритмы — это стохастические методы оптимизации, которые с помощью принципов естественного отбора и вариации итеративно улучшают популяцию решений в пространстве поиска.
Формально ЭА включают операторы, такие как селекция, кроссовер (рекомбинация) и мутация, для создания новых особей, которые оцениваются с помощью функции приспособленности.
Алгоритм повторяет эти шаги на протяжении поколений, пока не будет выполнено условие остановки.
Эволюционные алгоритмы особенно эффективны при мультимодальных, недифференцируемых или дискретных задачах оптимизации.
Определение:
«Эволюционные алгоритмы — это основанные на популяции метаэвристики, которые посредством итеративного применения селекции, рекомбинации и мутации оптимизируют множество решений, вдохновленные биологической эволюцией.»
Источник:
Back, T., Fogel, D. B., & Michalewicz, Z. (ред.). (2018). Handbook of Evolutionary Computation. IOP Publishing.