Algoritmos evolutivos (AE), como también se le conoce al cómputo evolutivo (EC), se definen como métodos de optimización y búsqueda, los cuales están inspirados y tratan de imitar de manera parcial los procesos de la evolución natural, y mantienen una población de estructuras que evolucionan de acuerdo a reglas de selección y otros operadores genéticos, como cruzamiento y mutación.

Dentro de lo que es la computación evolutiva, se engloban diferentes estrategias para la resolución de problemas de optimización. Estas estrategias son las siguientes:

- Procesos de Búsqueda Evolutiva: Fue propuesta por Alan Turing en el año 1948.
- Estrategias Evolutivas (EE): Propuesto por Rechenberg en 1964. Representan a los individuos con Vectores reales.
- Programación Evolutiva (PE): Propuesto por Fogel en 1965. Utilizan máquinas de estado finito.
- Algoritmos Genéticos (AG): Propuesto por Holland en 1975. Representan a los individuos como cadenas binarias.
- Programación Genética (PG): Propuesto por Koza en 1992. Utilizan Arboles LISP.

Los algoritmos genéticos son algoritmos de optimización basados en búsqueda que se usan para encontrar soluciones optimas o casi optimas para problemas de búsqueda o problemas de optimización. Las redes neuronales por otro lado, son modelos matemáticos que mapean entre entradas y salidas complejas. Estos pueden clasificar elementos que no son previamente conocidos.

Los algoritmos genéticos suelen funcionar bien con datos discretos , mientras que las redes neuronales suelen funcionar de manera eficiente con datos continuos.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence