Evrimsel algoritmalar, doğal seçilim ve genetik algoritmaların ilkelerine dayanan bir tür hesaplama algoritmasıdır. Optimizasyon ve makine öğreniminden yapay zeka ve robotiğe kadar çeşitli alanlardaki sorunları çözmek için kullanılırlar.
Evrimsel algoritmalar doğal seçilim kavramından esinlenmiştir ve geniş bir arama uzayında yeterince iyi bir çözüm bulmaya çalışmak için aynı ilkeleri kullanırlar. Algoritma bir dizi rastgele çözümle başlar ve bunları iyileştirmek için çaprazlama, mutasyon ve seçme gibi yöntemleri kullanır. Bu algoritmalar optimal çözümü garanti etmez ve daha iyi sonuçlar elde etmek için buluşsal yöntemler gibi diğer tekniklerle birlikte kullanılabilirler.
Evrimsel algoritmalar yapay zeka, robotik, finans, mühendislik ve tıp bilimleri gibi çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Çoğu durumda, karmaşık problemlerde parametreleri optimize etmek veya yapıları tasarlamak için kullanılırlar. Ayrıca, birbiriyle çelişen bir dizi hedefi en aza indirmek gibi birden fazla hedefi olan sorunları çözmek için de kullanılabilirler.
Evrimsel algoritmaların birincil dezavantajı, çeşitli çözümleri keşfetmek için arama alanı üzerinde birden fazla geçiş gerektirmelerinden dolayı hesaplama açısından pahalı olmalarıdır. Ek olarak, sonuçlar genellikle optimal değildir ve belirli sorun türleri için çok zaman alıcı olabilir.
Bu sınırlamaya rağmen evrimsel algoritmalar, yeterince iyi çözümleri hızlı ve etkili bir şekilde üretebilme yetenekleri nedeniyle çeşitli alanlarda ve problemlerde yaygın olarak kullanılmaktadır.
