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Solución:
Un algoritmo genético es una clase de algoritmo evolutivo. Aunque los algoritmos genéticos son el tipo de algoritmo evolutivo más frecuente, existen otros tipos, como la estrategia de evolución. Entonces, los algoritmos evolutivos abarcan algoritmos genéticos y más.
Los algoritmos genéticos utilizan el cruce (de ahí el ‘gen’ en su nombre) y la mutación para buscar el espacio de posibles soluciones.
La programación evolutiva utiliza principalmente la mutación.
Como ya se publicó, ambos son tipos de algoritmos evolutivos.
De Z. Michalewicz 1996 – “Algoritmos genéticos + Estructuras de datos = Programas de evolución” [p.289]:
Los programas de evolución toman mucho de los algoritmos genéticos. Sin embargo, incorporan conocimiento específico del problema mediante el uso de estructuras de datos “naturales” y operadores “genéticos” sensibles al problema. La diferencia básica entre AG y EP es que los primeros se clasifican como métodos débiles e independientes del problema, lo que no ocurre con los segundos.
Entonces, un GA debería poder resolver cualquiera de los problemas que resuelve con un EP/EA, pero un EP/EA no podrá resolver todos los problemas resueltos por el GA. Por supuesto, uno paga con eficiencia por la generalidad de GA.
Además, parece que un algoritmo no es un EA/EP si las soluciones candidatas no intercambian información directamente entre sí (D. Simon 2013 – “Algoritmos de optimización evolutiva” [p.243]).
PD: D. Simon 2013 – “Algoritmos de optimización evolutiva” es un libro INCREÍBLE.
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