Programowanie ewolucyjne

Programowanie Ewolucyjne

Programowanie ewolucyjne (ang. evolutionary programming, EP) to podzbiór algorytmów ewolucyjnych, którego podstawy opracował Lawrence Fogel, a rozwinięciem zajmował się jego syn, David Fogel. Głównym celem EP jest rozwój sztucznej inteligencji poprzez poprawę zdolności do przewidywania zmian w otoczeniu.

Mechanizm Działania

W programowaniu ewolucyjnym otoczenie jest reprezentowane za pomocą sekwencji symboli, a algorytm generuje nowe symbole. Proces ten ma na celu maksymalizację funkcji wypłaty, która ocenia dokładność przewidywań.

Reprezentacje i Różnice w Podejściu

Reprezentacje w programowaniu ewolucyjnym są dostosowane do specyfiki problemu. Najczęściej stosowaną formą jest wektor liczb rzeczywistych o stałej długości. Kluczową różnicą między programowaniem ewolucyjnym a innymi metodami, takimi jak GA (genetic algorithms), GP (genetic programming) czy ES (evolution strategies), jest brak wymiany materiału genetycznego między członkami populacji. W EP stosowana jest jedynie mutacja jako forma ewolucji.

Podsumowanie

Programowanie ewolucyjne to efektywna metoda rozwoju sztucznej inteligencji, skupiająca się na przewidywaniu zmian i wykorzystująca unikalne podejście do reprezentacji oraz mutacji, co odróżnia ją od innych algorytmów ewolucyjnych.