Evrimsel Algoritmalar, biyolojik evrimin süreç ve mekanizmalarından ilham alan hesaplama yöntemleriyle ilgili Evrimsel Hesaplama çalışma alanına aittir. Doğal seçilim yoluyla evrim süreci (modifikasyonlu iniş), Darwin tarafından yaşamın çeşitliliğini ve çevresine uygunluğunu (adaptif uyum) açıklamak için önerildi. Evrim mekanizmaları, genetik materyalin (proteinlerin) modifikasyonu ve çoğaltılması yoluyla evrimin gerçekte nasıl gerçekleştiğini tanımlar. Evrimsel Algoritmalar, bu süreçlerin ve mekanizmaların etkilerini elde etmeye, yani uyarlanabilir sistemlerin geliştirilmesine yönelik evrim süreçlerinin ve mekanizmalarının basitleştirilmiş versiyonlarına benzeyen hesaplama sistemlerini araştırmakla ilgilidir. Evrimsel Hesaplama alanına giren ek konu alanları, Nüfus Genetiği, Nüfus Ekolojisi, Birlikte Evrimsel Biyoloji ve Gelişimsel Biyoloji gibi ilgili alanlardaki özelliklerden yararlanmaya çalışan algoritmalardır.

Evrimsel Algoritmalar, deneme yanılma yoluyla yararlı varyasyonları biriktiren ve artıran yinelemeli bir süreç aracılığıyla adaptasyonun özelliklerini paylaşır. Aday çözümler, probleme özgü bir amaç fonksiyonu tarafından tanımlanan bir ortamda hayatta kalmaya çabalayan sanal bir popülasyonun üyelerini temsil eder. Her durumda, evrimsel süreç, tipik olarak genetik rekombinasyon ve mutasyon gibi evrim mekanizmaları için vekiller kullanarak, ortamdaki aday çözüm popülasyonunun adaptif uyumunu geliştirir. Darwin'in orijinal kaynağı ilginç ve şaşırtıcı derecede keyifli bir okuma olsa da, evrim teorisi üzerine pek çok mükemmel metin vardır. Huxley'in kitabı, Darwin'in doğal seçilimi ile Mendel'in genetik mekanizmalarını birleştiren evrimsel biyolojideki modern sentezi tanımladı, ancak evrim üzerine herhangi bir iyi ders kitabı yeterli olacaktır (Futuyma'nın "Evolution"ı gibi). Dawkins'in evrime gen merkezli bir bakış açısı sunan "The Selfish Gene" ve sürecin algoritmik özelliklerini dikkate alan Dennett'in "Darwin's Dangerous Idea" gibi popüler bilim kitapları başlamak için kolay bir yer. Goldberg'in klasik metni, Genetik Algoritma için hala değerli bir kaynaktır ve Holland'ın metni, Genetik Algoritma haline gelen uyarlanabilir sistemler üzerine yapılan araştırma hakkında bilgi edinmek isteyenler için ilginçtir. 

Evrimsel algoritmalar, doğal seçilimin ve genetik evrimin ilkelerine dayanan bir dizi metaheuristik optimizasyon algoritmasıdır. Bunlar, genellikle karmaşık arama ve optimizasyon problemlarını çözmek için kullanılır. Evrimsel algoritmalar, bir problemin çözümünü doğal evrimin bir simülasyonu olarak modelleyerek çalışır.

Evrimsel algoritmanın temel bileşenleri şunlardır:

1. Popülasyon: Evrimsel algoritmalarda, bir çözüm kümesi genellikle bir 'popülasyon' olarak adlandırılır. Bu, belirli bir problem için olası tüm çözümlerin bir alt kümesidir.

2. Seçilim (Selection): Popülasyondaki bireyler, çözümün kalitesini ölçen bir uygunluk fonksiyonuna göre seçilir. Daha uygun bireylerin gelecek nesillere geçme şansı daha yüksektir.

3. Çaprazlama (Crossover): Çaprazlama, iki ya da daha fazla "ebeveyn" çözümünün birleştirilerek yeni "çocuk" çözümler oluşturduğu bir işlemdir.

4. Mutasyon: Rastgele küçük değişiklikler, çözüm kümesinde çeşitlilik sağlamak ve yerel optimumlardan kaçmak için uygulanır.

Bu bileşenlerin her biri, algoritmanın performansını ve uygulama özelliklerini belirler. Evrimsel algoritmalar genellikle çok hedefli problemlar, karmaşık arama alanları ve kesintili fonksiyonlar gibi zor optimizasyon problemlarında etkilidir.

İşte evrimsel algoritma türlerinden bazıları:

Genetik Algoritmalar (GA): Genetik algoritmalar, doğal seleksiyon ve genetik yapıdaki evrimsel mekanizmaları taklit ederler. Genetik algoritmalar genellikle bir popülasyonu evrimleştirerek optimum çözümü bulmaya çalışırlar. Bireyler, problemin çözüm kalitesini temsil eden bir uygunluk fonksiyonuna dayalı olarak seçilir.

Evrimsel Programlama (EP): Bu algoritma türü, verilen bir görevi gerçekleştiren programların veya algoritmaların oluşturulması ve geliştirilmesi için evrimsel teknikleri kullanır. Bu teknikler, çaprazlama, mutasyon ve doğal seleksiyon gibi evrimsel süreçleri simüle eder.

Genetik Programlama (GP): Genetik programlama, evrimsel programlama ile benzerdir, ancak daha çok bilgisayar programlarının veya karmaşık fonksiyonların otomatik oluşturulması ve optimizasyonu için kullanılır.

Diferansiyel Evrim (DE): Bu algoritma, popülasyon temelli stokastik bir optimizasyon algoritmasıdır ve genellikle gerçek sayı kodlamalı problemler için kullanılır. Diferansiyel evrim, hedef vektörü ve mutant vektörü karşılaştırarak ve daha iyi olanı seçerek çalışır.

Bu algoritmalar, çözüm alanı geniş ve karmaşık olduğunda ve/veya optimum çözümün tam bir matematiksel formülasyonu olmadığında, özellikle kullanışlıdır. Bunlar, optimizasyon problemleri, makine öğrenmesi, yapay zeka, desen tanıma ve daha pek çok alanda kullanılır.