COMPUTACIÓN EVOLUTIVA.

La computación evolutiva 

Es una rama de la inteligencia artificial que involucra problemas de optimización combinatoria Se inspira en los mecanismos de la Evolución biológica. 

Fundamentos de la computación evolutiva:

-La unidad fundamental de información en los seres vivos es el gen.

-El gen es parte de una estructura denominada cromosoma que determina o afecta un carácter simple o fenotipo (propiedad visible).

-Los organismos vivos pueden ser visualizados como un dual de su genotipo (la codificación genética) y de su fenotipo.

Incluye 4 paradigmas: 

-Algoritmos genéticos: Son métodos adaptativos que se derivan de la simulación  de los procesos genéticos, que comprenden los mecanismos naturales de cruce, mutación y la supervivencia de mas apto (selección). se utilizan para resolver problemas de búsqueda y optimización. 

-Programación evolutiva: Se deriva de la simulación del comportamiento adaptativo propio de un proceso evolutivo. se caracteriza por su énfasis en el desarollo de modelos de comportamiento. trabaja en el espacio del fenotipo del comportamiento observable (evolución fenotípica).

-Estrategias de evolución: Están basadas en el concepto de meta evolución y, al igual que la programación evolutiva, enfatizan al aspecto fenotípico del proceso evolutivo. 
A pesar de utilizar las operaciones de mutación y cruce (recombinación), la perspectiva de ellas son diferentes a las utilizadas por los algoritmos genéticos o la programación evolutiva:

-Operaciones de mutación o recombinación que caen fuera de una ventana de evolución predefinida por la función de optimizacion, no son de utilidad. 

-El ajuste dinámico del tamaño de la mutación a una ventana de evolución también dinámica, favorece la meta evolución.

-Programación genética: Esta diseñada para evolucionar programas de computadoras, genéticamente. a diferencia de las tres implementaciones anteriores, que generalmente emplean cromosomas en forma de cadena de caracteres como miembros individuales de la población, la programación genética utiliza arboles para representar a los programas sujetos a evolución. 

- Las funciones definidas para el problema aparecen en los nodos (conjunto interno).

-Las variables de estado y las constantes están localizadas en las hojas del árbol (conjunto terminal).

Referencia: Rescatado de 

https://www.slideshare.net/hbanda/computacin-evolutiva-56846864