Algoritmo de Optimización Evolutiva
Es un enfoque inspirado en los principios de la evolución biológica y la selección natural para resolver problemas de optimización en inteligencia artificial y machine learning.
Utiliza una población inicial de soluciones candidatas que evolucionan a lo largo de varias generaciones mediante operaciones como selección, cruce y mutación.
La selección favorece a las soluciones más adaptadas o mejor evaluadas en función de una métrica de desempeño previamente definida.
El cruce combina características de dos o más soluciones candidatas para generar nuevas opciones con el propósito de heredar las mejores cualidades.
La mutación introduce cambios aleatorios en las soluciones para explorar nuevas posibilidades y evitar caer en óptimos locales.
Se aplica en casos donde las técnicas tradicionales de optimización no son efectivas debido a la complejidad, no linealidad o alta dimensionalidad del problema.
Es ampliamente utilizado en áreas como diseño automatizado, ajuste de hiperparámetros de modelos y resolución de problemas combinatorios.
Su naturaleza estocástica y adaptativa permite encontrar soluciones aproximadas en problemas que no tienen una solución analítica directa.