Il calcolo evolutivo è un sottocampo dell'intelligenza artificiale (AI) ed è ampiamente utilizzato in problemi di ottimizzazione complessi e per l'ottimizzazione continua. Il calcolo evolutivo viene utilizzato per risolvere problemi che hanno troppe variabili per gli algoritmi tradizionali. I computer che eseguono il calcolo evolutivo eseguono algoritmi evolutivi come algoritmi genetici, programmazione evolutiva, programmazione genetica e modelli di intelligenza dello sciame come l'ottimizzazione delle colonie di formiche o l'ottimizzazione dello sciame di particelle.
I modelli computazionali che utilizzano algoritmi evolutivi applicano processi evolutivi per risolvere problemi complessi. Questi processi evolutivi sono ispirati dalla teoria dell'evoluzione biologica. Gli algoritmi in evoluzione utilizzano principi come l'eredità dalle precedenti generazioni di successo e la selezione naturale in cui le migliori soluzioni trasmettono i loro tratti alle generazioni successive.
Come funziona il calcolo evolutivo
Un lotto iniziale di possibili soluzioni viene creato con l'inizio di un calcolo evolutivo. Le soluzioni una volta provate vengono raffinate poiché le soluzioni più deboli vengono rimosse stocasticamente e vengono introdotti piccoli cambiamenti casuali nelle generazioni successive. Con il passare delle generazioni le soluzioni diventano sempre più raffinate. Alla fine le soluzioni prodotte dal calcolo evolutivo possono essere strettamente ottimizzate, anche se all'inizio l'approccio non è compreso.