進化的コンピューティングアルゴリズムは、生物学的進化に触発され、複雑な問題に対する最適なソリューションを見つけるための生物学的進化に触発された最適化アルゴリズムです。遺伝的アルゴリズムは、ソリューションの集団、選択プロセス、反復改善解決のための生殖の1つを使用するバリアントです。

遺伝的アルゴリズムでは、「個体」と呼ばれるランダムソリューションの初期集団の生成を開始します。各個人は、ソリューションの一部を表す変数として理解される「遺伝子」のセットで表されます。次に、各個人は、それが表すソリューションの品質を測定する適性関数を介して評価されます。

選択プロセスの例は、適性に基づいて現在の集団の最高の個人を選択するための例：「選択された個人は、交差や突然変異などの遺伝子演算子によって再現され、新しい世代のソリューションを作成します。再び評価され、最大数世代または望ましい最小限の適性として停止基準に達するまでこのプロセスを繰り返します。」

遺伝的アルゴリズムなどの進化的コンピューティングアルゴリズムと、ニューラルネットワークなどの他の機械学習方法の違い：「遺伝的アルゴリズムは、例に基づいた学習プロセスを使用しませんが、母集団の進化を通じて解決策を生成しますが、その学習アルゴリズムは例に基づいています。一連のトレーニングデータを使用して損失関数を最小限に抑えるためにモデルのパラメーターを調整するニューラルネットワークなど。適切なトレーニングセットは利用できません。または、ソリューションスペースが大きすぎて徹底的に調査できない場合は利用できません。
Los algoritmos de computación evolutiva son algoritmos de optimización, los cuáles están inspirados en la evolución biológica para encontrar soluciones óptimas a problemas complejos, dónde los algoritmos genéticos son una variante que utilizan una población de soluciones, un proceso de selección y uno de reproducción para iterativamente mejorar las soluciones.

En un algoritmo genético se comienza generando una población inicial de soluciones aleatorias denominadas "individuos", dónde cada individuo se representa por un conjunto de "genes" entendidos como variables que representan una parte de la solución. Luego se evalúa cada individuo mediante una función de aptitud que mide la calidad de la solución que representa.

Ejemplo de un proceso de selección para elegir los mejores individuos de una población actual basándose en su aptitud: "Los individuos seleccionados se reproducen mediante operadores genéticos como la cruza y la mutación para crear una nueva generación de soluciones, cuya generación reemplaza a la población anterior y se evalúa nuevamente cada individuo, repitiendo este proceso hasta que se alcance un criterio de parada como bien puede ser un número máximo de generaciones o una aptitud mínima deseada".

Diferencias entre los algoritmos de computación evolutiva como los algoritmos genéticos y otros métodos de machine learning como las redes neuronales: "Los algoritmos genéticos no utilizan un proceso de aprendizaje basado en ejemplos, sino que generan soluciones a través de la evolución de una población, mientras que los algoritmos de aprendizaje son basados en ejemplos como las redes neuronales, que ajustan los parámetros de un modelo utilizando un conjunto de datos de entrenamiento para minimizar una función de pérdida, por otro lado los algoritmos evolutivos optimizan directamente la función objetivo utilizando una población de soluciones candidatas, por lo que los algoritmos evolutivos son particularmente útiles cuando no se dispone de un conjunto de entrenamiento adecuado o cuando el espacio de soluciones es demasiado grande para ser explorado de manera exhaustiva.