في علوم الحاسوب، يعد التحسيب التطوري مجموعة من الخوارزميات من أجل التحسين العالمي المستوحى من التطور البيولوجي، والحقل الفرعي للذكاء الاصطناعي والحوسبة اللينة التي تدرس هذه الخوارزميات. من الناحية الفنية، فهي عبارة عن عائلة مكونة من مُحللي مشكلات التجربة والخطأ المرتكزة على السكان وذات شخصية محسنة على الأدلة العليا أو التصادفية.[1][2]
في التحسيب التطوري، يتم إنشاء مجموعة أولية من الحلول المرشحة وتحديثها بشكل تكراري. يتم إنتاج كل جيل جديد عن طريق إزالة الحلول الأقل رغبةً وإدخال تغييرات عشوائية صغيرة. في المصطلحات البيولوجية، يتعرض عدد من المحاليل للانتقاء الطبيعي (أو الانتقاء الاصطناعي) والطفرة. نتيجة لذلك، سيتطور السكان تدريجياً لزيادة اللياقة، وفي هذه الحالة تكون وظيفة اللياقة البدنية المختارة للخوارزمية.
يمكن لتقنيات الحوسبة التطورية إنتاج حلول محسّنة للغاية في مجموعة واسعة من إعدادات المشكلات، مما يجعلها شائعة في علوم الحاسوب. توجد العديد من المتغيرات والإضافات، مناسبة لعائلات أكثر تحديدًا من المشكلات وبنية البيانات. يستخدم الحساب التطوري أيضًا في بعض الأحيان في البيولوجيا التطورية كإجراء تجريبي سلوكي لدراسة الجوانب الشائعة للعمليات التطورية العامة.
المراجع
- Th. Bäck, D.B. Fogel, and Z. Michalewicz (Editors), Handbook of Evolutionary Computation, 1997,
- W. Banzhaf, P. Nordin, R.E. Keller, and F.D. Francone. Genetic Programming — An Introduction. Morgan Kaufmann, 1998.