Una ventaja es la adaptibilidad para situaciones cambiantes. Cuando se debe encontrar la solución más adecuada a un problema, pueden surgir inconvenientes debido a diferentes circunstancias, haciendo que la solución original del problema ya no sea la mejor debido a estos percances.
En muchos procedimientos de optimización tradicionales, para estos casos se tendría que reiniciar el calculo si cualquier variale en el problema cambia, esto es computacionalmente caro. Con un algoritmo evoluptivo, la población inicial sirve como un repositorio de conocimiento almacenado que puede ser aplicado al paso, en un ambiente dinámico, por lo tanto comenzar desde el principio no es necesario.
En muchos procedimientos de optimización tradicionales, para estos casos se tendría que reiniciar el calculo si cualquier variale en el problema cambia, esto es computacionalmente caro. Con un algoritmo evoluptivo, la población inicial sirve como un repositorio de conocimiento almacenado que puede ser aplicado al paso, en un ambiente dinámico, por lo tanto comenzar desde el principio no es necesario.
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