Algoritmos evolutivos são um tipo de algoritmo de computação baseado nos princípios da seleção natural e algoritmos genéticos. Eles são usados para resolver problemas em diversas áreas, desde otimização e aprendizado de máquina até inteligência artificial e robótica.
Os algoritmos evolutivos são inspirados no conceito de seleção natural e usam os mesmos princípios para tentar encontrar uma solução suficientemente boa em um grande espaço de busca. O algoritmo começa com um conjunto de soluções aleatórias e utiliza métodos como cruzamento, mutação e seleção para melhorá-las. Esses algoritmos não garantem uma solução ótima e podem ser utilizados em conjunto com outras técnicas, como heurísticas, para obter melhores resultados.
Algoritmos evolutivos são usados em diversos campos, como inteligência artificial, robótica, finanças, engenharia e ciências médicas. Em muitos casos, eles são usados para otimizar parâmetros ou projetar estruturas em problemas complexos. Eles também podem ser usados para resolver problemas com objetivos múltiplos, como minimizar um conjunto de objetivos conflitantes.
A principal desvantagem dos algoritmos evolutivos é que eles são computacionalmente caros, uma vez que requerem múltiplas passagens pelo espaço de busca para explorar várias soluções. Além disso, os resultados geralmente não são os ideais e podem consumir muito tempo para certos tipos de problemas.
Apesar desta limitação, os algoritmos evolutivos são amplamente utilizados em uma variedade de campos e problemas devido à sua capacidade de produzir soluções boas o suficiente, de forma rápida e eficaz.
