Нейроэволюция обозначает применение эволюционных алгоритмов для оптимизации структуры и параметров нейронных сетей.
При этом создаются популяции сетей, оцениваются и развиваются с помощью отбора, мутации и рекомбинации.
В отличие от классических методов обучения, таких как обратное распространение ошибки, нейроэволюция может также адаптировать архитектуру самой сети, например, количество нейронов или связей.
Типичные алгоритмы — генетические алгоритмы, эволюционные стратегии или NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies).
Преимущество заключается в способности решать сложные, недифференцируемые или динамические задачи, особенно когда традиционная оптимизация затруднена.