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Veuillez expliquer ce qu'est "l'algorithme évolutif"
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En intelligence computationnelle (CI), un algorithme évolutif (EA) est un sous-ensemble du calcul évolutif, un algorithme générique d'optimisation métaheuristique basé sur la population. Un EA utilise des mécanismes inspirés de l'évolution biologique, tels que la reproduction, la mutation, la recombinaison et la sélection. Les solutions candidates au problème d'optimisation jouent le rôle des individus dans une population, et la fonction de fitness détermine la qualité des solutions (voir aussi fonction de perte). L'évolution de la population a alors lieu après l'application répétée des opérateurs ci-dessus.
Les algorithmes évolutionnaires effectuent souvent de bonnes solutions approximatives à tous les types de problèmes car, idéalement, ils ne font aucune hypothèse sur le paysage de fitness sous-jacent. Les techniques issues des algorithmes évolutionnaires appliquées à la modélisation de l'évolution biologique se limitent généralement à des explorations de processus microévolutifs et à des modèles de planification basés sur des processus cellulaires. Dans la plupart des applications réelles des EA, la complexité de calcul est un facteur rédhibitoire. En fait, cette complexité de calcul est due à l'évaluation de la fonction de fitness. L'approximation de la forme physique est une des solutions pour surmonter cette difficulté. Cependant, une évaluation environnementale apparemment simple peut résoudre des problèmes souvent complexes ; par conséquent, il peut n'y avoir aucun lien direct entre la complexité de l'algorithme et la complexité du problème.