La computación evolutiva es una rama de la computación y la inteligencia artificial, comprende métodos de búsqueda y aprendizaje automatizados inspirados en los mecanismos de la evolución natural. Diversos enfoques de la computación evolutiva han sido propuestos: las estrategias evolutivas, los algoritmos genéticos, la programación genética y los clasificadores genéticos entre otros. A esos métodos se les denomina, de manera colectiva, como algoritmos evolutivos, entre los cuales los más conocidos son probablemente los algoritmos genéticos. Algunas aplicaciones de la programación evolutiva son: la predicción, la generalización, los juegos, el control automático, los problemas del viajero, la planeación de rutas, el diseño y entrenamiento de redes neuronales, y el reconocimiento de patrones.

La computación evolutiva interpreta la naturaleza como una inmensa máquina de resolver problemas, y trata de encontrar el origen de dicha potencialidad para utilizarla en los programas. Los algoritmos genéticos son una de las más conocidas y originales técnicas de resolución de problemas dentro de lo que se ha definido como computación evolutiva, término que agrupa a los algoritmos genéticos, las estrategias evolutivas y la programación evolutiva. En realidad, todas esas técnicas son muy parecidas y comparten muchos aspectos. Un algoritmo evolutivo es una técnica de resolución de problemas inspirada en la evolución de los seres vivos. En un algoritmo evolutivo se define una estructura de datos que admita todas las posibles soluciones a un problema.

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