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{{Definición
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|concepto=La computación evolutiva es una herramienta para la exploración de un espacio de búsqueda y el diseño de estructuras novedosas.
}}
La '''Computación evolutiva''' es una rama de la computación y la inteligencia artificial que comprende métodos de búsqueda y aprendizaje automatizado inspirados en los mecanismos de la evolución natural.
==Definición==
La Computación evolutiva es una rama de la [[Computación]] y la [[Inteligencia artificial]] que comprende métodos de búsqueda y aprendizaje automatizado inspirados en los mecanismos de la [[evolución]] natural. Diversos enfoques a la computación evolutiva han sido propuestos: las estrategias evolutivas, los algoritmos genéticos, la [[programación]] genética y los clasificadores genéticos entre otros. A estos métodos se les denomina de manera colectiva como algoritmos evolutivos, entre los cuales los más conocidos son probablemente los algoritmos genéticos.
==Componentes==
*Una representación o codificación de las soluciones potenciales al problema bajo estudio.
*Una población (conjunto de individuos) de estas soluciones potenciales.
*Mecanismos para generar nuevos individuos o soluciones potenciales al problema estudiado, a partir de los miembros de la población actual (los denominados operadores de mutación y recombinación)
*Una función de desempeño o evaluación (del inglés fitness function ) que determina la calidad de los individuos en la población en su capacidad de resolver el problema bajo estudio.
*Un método de selección que otorgue mayores chances de sobrevivir a las buenas soluciones.

==Funcionamiento==
La Computación Evolutiva interpreta la [[naturaleza]] como una inmensa máquina de resolver problemas y trata de encontrar el origen de dicha potencialidad para utilizarla en nuestros programas.
Los Algoritmos Genéticos son una de las más conocidas y originales técnicas de resolución de problemas dentro de lo que se ha definido como "Computación Evolutiva" (o "Algoritmos Evolutivos"), término que agrupa a los Algoritmos Genéticos, las Estrategias Evolutivas y la Programación Evolutiva. En realidad todas estas técnicas son muy parecidas y comparten muchos aspectos.
Un Algoritmo Evolutivo es una técnica de resolución de problemas inspirada en la evolución de los [[seres vivos]].
En un Algoritmo Evolutivo se define una [[estructura de datos]] que admita todas las posibles soluciones a un problema.
Cada uno de los posibles conjuntos de datos admitidos por esa estructura será una solución al problema. Unas soluciones serán mejores, otras peores.
Solucionar el problema consistirá en encontrar la solución óptima, y por tanto, los Algoritmos Evolutivos son en realidad un método de búsqueda.
Pero un método de búsqueda muy especial, en el que las soluciones al problema son capaces de reproducirse entre sí, combinando sus características y generando nuevas soluciones.
En cada ciclo se seleccionan las soluciones que más se acercan al objetivo buscado, eliminando el resto de soluciones. Las soluciones seleccionadas se reproducirán entre sí, permitiendo de vez en cuando alguna mutación o modificación al azar durante la reproducción.

==Analogías entre la evolución natural y los algoritmos evolutivos==
<center>
{| cellspacing="0" cellpadding="1" border="1" align="center" style="width: 660px; height: 10px;" class="wikitable sortable"
|- align="center"
! width="180" scope="col" valign="center"| Naturaleza
! width="160" scope="col" valign="center"| Algoritmos Evolutivos
|-
|bgcolor="#D4FFEC"|[[Individuo]]
|bgcolor="#D4FFEC"|[[Solución al problema]]
|-
|bgcolor="#D4FFEC"|[[Población]]
|bgcolor="#D4FFEC"|[[Conjunto de soluciones]]
|-
|bgcolor="#D4FFEC"|[[Adecuación(fitness)]]
|bgcolor="#D4FFEC"|[[Calidad de la solución]]
|-
|bgcolor="#D4FFEC"|[[Cromosoma]]
|bgcolor="#D4FFEC"|[[Representación o codificación de una solución]]
|-
|bgcolor="#D4FFEC"|[[Gen]]
|bgcolor="#D4FFEC"|[[Parte o componente de la representación de una solución]]
|-
|bgcolor="#D4FFEC"|[[Mutación y recombinación]]
|bgcolor="#D4FFEC"|[[Operadores de búsqueda]]
|-
|bgcolor="#D4FFEC"|[[Selección natural]]
|bgcolor="#D4FFEC"|[[Preservación o re-utilización de buenas soluciones (o sus componentes)]]
|}
</center>

==Aplicaciones==
La Computación evolutiva constituye una de las áreas más activas de la llamada “inteligencia computacional”, que agrupa además las [[redes neuronales]] y los sistemas difusos (del Inglés fuzzy systems). Estas técnicas han logrado un gran número de aplicaciones exitosas en la [[industria]] y el comercio. Los algoritmos evolutivos se han utilizado también como herramientas de modelaje y resolución de problemas en las [[ciencias naturales]].

==Fuentes==
*[http://www.cs.stir.ac.uk/~goc/papers/GOchoaIntroCompEv.pdf GOchoaIntroCompEv.pdf]
*[http://habitat.aq.upm.es/boletin/n21/amher1.html habitat/Computación evolutiva]
*[http://www.redcientifica.com/gaia/ce/ce_c.htm redcientifica/Computación evolutiva]

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 ==Analogías  entre la evolución natural y los algoritmos evolutivos==
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+{| cellspacing="0" cellpadding="1" border="1" align="center" style="width:500px; height: 10px;" class="wikitable sortable"
 |- align="center"
 ! width="180" scope="col" valign="center"| Naturaleza

Computación evolutiva - Historial de revisiones

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