Thuật toán tiến hóa là một loại thuật toán điện toán dựa trên nguyên tắc chọn lọc tự nhiên và thuật toán di truyền. Chúng được sử dụng để giải quyết các vấn đề trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ tối ưu hóa và học máy đến trí tuệ nhân tạo và robot.
Các thuật toán tiến hóa được lấy cảm hứng từ khái niệm chọn lọc tự nhiên và chúng sử dụng các nguyên tắc tương tự để thử tìm giải pháp đủ tốt trong một không gian tìm kiếm rộng lớn. Thuật toán bắt đầu với một tập hợp các giải pháp ngẫu nhiên và sử dụng các phương pháp như lai ghép, đột biến và chọn lọc để cải thiện chúng. Các thuật toán này không đảm bảo giải pháp tối ưu và chúng có thể được sử dụng kết hợp với các kỹ thuật khác, chẳng hạn như phương pháp phỏng đoán, để thu được kết quả tốt hơn.
Các thuật toán tiến hóa được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, như trí tuệ nhân tạo, robot, tài chính, kỹ thuật và khoa học y tế. Trong nhiều trường hợp, chúng được sử dụng để tối ưu hóa các tham số hoặc cấu trúc thiết kế trong các bài toán phức tạp. Chúng cũng có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề có nhiều mục tiêu, chẳng hạn như giảm thiểu một tập hợp các mục tiêu xung đột nhau.
Nhược điểm chính của các thuật toán tiến hóa là chúng tốn kém về mặt tính toán vì chúng yêu cầu phải duyệt nhiều lần trong không gian tìm kiếm để khám phá các giải pháp khác nhau. Ngoài ra, kết quả thường không tối ưu và có thể tốn quá nhiều thời gian đối với một số loại vấn đề nhất định.
Bất chấp hạn chế này, các thuật toán tiến hóa vẫn được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và vấn đề khác nhau do khả năng tạo ra các giải pháp đủ tốt một cách nhanh chóng và hiệu quả.
