Estrategia evolutiva

En informática, las estrategias evolutivas son un tipo de algoritmos evolutivos que se caracterizan principalmente por: La selección de individuos para la recombinación es imparcial y es un proceso determinista, se diferencian del resto de los Algoritmos Evolutivos principalmente por la forma del operador de mutación y son aplicadas principalmente en problemas de optimización continua donde la representación es a través de vectores de números reales. Fueron originalmente creadas en la Universidad Técnica de Berlín en 1964.

La forma general de los algoritmos Estrategias Evolutivas tiene la siguiente notación: ${displaystyle (mu / ho ,lambda )-ES}$

Donde

Un seudocódigo para el algoritmo general puede ser el siguiente:

En el cual se tiene inicialmente un conjunto de µ padres. En cada iteración del algoritmo se crea la descendencia (λ), para esto se seleccionan aleatoriamente ρ padres que van a recombinarse, se muta el producto de la recombinación y se forma el nuevo individuo. Luego de formarse el conjunto de la descendencia, se seleccionan los mejores µ individuos entre la población anterior y la nueva descendencia.

Una de las características distintivas de las Estrategias Evolutivas dentro de los Algoritmos Evolutivos es el operador de mutación. Dicho operador se realiza a través de una distribución normal multivariante:

${displaystyle Xacksim N({ar {x}},C)}$ Las distribuciones más usadas en Estrategias Evolutivas son: ${displaystyle N(0,1),N(0,diag(delta ^{2})),N(0,C)}$

Existen otras variantes de Estrategias Evolutivas:

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