Evolucija u matematici
Autori teksta: Bojan Crnković i Vedrana Mikulić Crnković, Fakultet za matematiku, Sveučilište u Rijeci
Matematička optimizacija dio je matematike koji proučava metode za određivanje maksimuma ili minimuma realnih funkcija. Mnoge praktične probleme u znanosti i svakodnevici možemo svesti na određivanje minimumima neke funkcije koja je posljedica matematičkog modela promatranog problema. Upravo zato su optimizacijske metode često korištene u primijenjenoj matematici, a probleme koji se tim metodama rješavaju nalazimo u različitim područjima: tehničke znanost, ekonomija, računarstvo, i sl.
Jedna od često korištenih optimizacijskih metoda jeste genetički algoritam koji je inspiriran procesom prirodne evolucije.
Evolucijsko računanje je obitelj heurističkih algoritama za globalnu optimizaciju inspirirana biološkom evolucijom. Genetički algoritmi su jedna podvrsta evolucijskih algoritama. Glavna ideja evolucijskih algoritama je korištenje metode pokušaja i pogrešaka, simulacija procesa evolucije i njegova primjena za rješavanje raznih problema optimizacije (određivanje minimuma neke funkcije cilja).
Potencijalna rješenja problema čine populaciju umjetnih jedinki koje žive u virtualnom okruženju. Funkcija čiji minimum tražimo se koristi za ocjenu koliko je pojedina jedinka prilagođena i na temelju te ocjene jedinka može više ili manje utjecati na stvaranje buduće generacije rješenja. Svakoj jedinki se dodjeli umjetni DNA koja u potpunosti opisuje tu jedinku. Umjetna populacija prolazi kroz simulirani proces evolucije unutar kojeg se koriste križanja, selekcija i mutacije umjetnih DNA uzoraka. Ovaj postupak se pokazao vrlo koristan na mnogim problemima te je poslužio i kao inspiracija za razvoj umjetne inteligencije.