| Description: | Evoluční algoritmy jsou v posledních desetiletích jednou z nejúspěšnějších metod pro řešení netradičních optimalizačních problémů, jako např. hledání nejvhodnějších dokumentů obsahujících požadované informace, hledání nejvhodnějších materiálů s požadovanými vlastnostmi či další typy optimalizačních úloh, při nichž lze hodnoty cílové funkce získat pouze empiricky. Protože evoluční algoritmy pracují pouze s funkčními hodnotami optimalizované funkce, blíží s k jejímu optimu podstatně pomaleji než optimalizační metody pro hladké funkce, které využívají rovněž informace o posledním čtvrtstoletí gradientu optimalizované funkce, případně o jejích druhých derivacích. Tato vlastnost evolučních algoritmů je zvláště nepříjemná ve spojení se skutečností, že empirické získání hodnoty optimalizované funkce bývá někdy značně nákladné i časově náročné. Evoluční algoritmy však lze podstatně urychlit tím, že při vyhodnocování funkční hodnoty optimalizované funkce používají empirickou optimalizovanou funkci jen občas, zatímco většinou vyhodnocují pouze dostatečně přesný regresní model, označovaný jako její náhradní model. |
|---|
