خوارزمية تطورية

في الذكاء الاصطناعي، الخوارزمية التطورية (بالإنجليزية: Evolutionary algorithms)‏ هي مجموعة فرعية من الحسابات التطورية. الخوارزمية التطورية تستخدم بعض الآليات المستوحاة من : الاستنساخ، ، ، والاختيار. الحلول المرشحة للمشكلة الأمثل تلعب دور الأفراد في قطاع من السكان، المهمة الملائمة تحدد البيئة التي تتم فيها «حياة» الحلول (انظر أيضا تطور السكان يأخذ مكانه بعد التطبيق المتكرر للعملية أعلاه. التطور الاصطناعي يصف العملية الفردية التي تنطوي على الخوارزميات التطورية ؛الخوارزمية التطورية هي المكونات الفردية التي تساهم في التطور الاصطناعي. الخوارزميات التطورية غالبا ما تقوم بأداء جيد لإيجاد حلول تقريبية لجميع أنواع المشاكل لأنها من الناحية المثالية لا تجعل أي افتراض حول المهمة الملائمة الكامنة وراء المشهد، وهذا التعميم هو مبين من النجاحات التي تحققت في مجالات متنوعة مثل الهندسة،الفن،علم الاحياء الاقتصاد، التسويق،علم الوراثة، ، علم الإنسان الآلي، العلوم الاجتماعية الفيزياء السياسة والكيمياء بصرف النظر عن فائدتها كمحسن للرياضيات، الاحتساب التطوري والخوارزميات استخدمت أيضا بوصفها إطارا تجريبيا يمكن من خلاله التحقق من صحة النظريات حول التطور البيولوجي والانتقاء الطبيعي، ولا سيما من خلال العمل في ميدان [الحياة الاصطناعية]. من تقنيات الخوارزميات التطورية التي تطبق على نمذجة التطور البيولوجي تقتصر عادة على الاستكشافات من العمليات التطورية الصغرى، ولكن بعض المحاكاة باستخدام الكمبيوتر، مثل تييرا وأفيدا، حاولت وضع نموذج دينامكيات التطورية العظمى. وجود العديد من القيود على الخوارزميات التطورية من المحتمل أنه ناتج عن عدم وجود نمط وراثي واضح - لتمييز النمط الظاهري. في الطبيعة، في خلية البويضة المخصبة يخضع لعملية معقدة معروفة بالجنيني لتصبح ناضجة بالنمط الظاهري. هذا الترميز غير المباشر نحتاجه لجعل البحث الجيني أكثر قوة (أي يقلل من احتمال حدوث طفرات قاتلة)، وأيضا قد يحسن قابلية الكائن على التطور. العمل في الآونة الأخيرة في ميدان خلق المضغة المصطنعة، أو اصطناعية نظم الانمائية، تسعى لمعالجة هذه الشواغل.