Differenza tra algoritmo genetico e tradizionale in informatica

In informatica, la principale differenza tra algoritmo genetico e algoritmo tradizionale (in inglese Genetic Algorithm e Traditional Algorithm) è che l’algoritmo genetico è un tipo di algoritmo che si basa sul principio della genetica e della selezione naturale per risolvere problemi di ottimizzazione mentre l’algoritmo tradizionale è una procedura passo passo da seguire per risolvere un determinato problema.

Una procedura è una sequenza finita di istruzioni, in cui ciascuna può essere eseguita in un periodo di tempo finito. Un algoritmo è una procedura passo passo per risolvere un problema. C’è un algoritmo per risolvere ogni compito. Gli algoritmi sono particolarmente utili quando si risolvono problemi complessi. Gli algoritmi generali sono noti anche come algoritmi tradizionali. L’algoritmo genetico è un tipo speciale di algoritmo che viene utilizzato principalmente in aree come l’intelligenza artificiale.

Algoritmo genetico

L’algoritmo genetico si riferisce a un tipo di algoritmi basati sulla genetica e sulla selezione naturale. È simile al processo delle specie che possono adattarsi ai cambiamenti che si verificano nell’ambiente e sono in grado di sopravvivere. In altre parole, si basa sull’evoluzione biologica.

Inoltre, questo algoritmo modifica continuamente la popolazione delle singole soluzioni. Ad ogni passo, sceglie gli individui in modo casuale dalla popolazione attuale come genitori e crea figli per la generazione successiva. Passare di generazione in generazione aiuta a trovare la soluzione ottimale.

L’algoritmo generico utilizza principalmente tre tipi di regole in ogni fase per creare la generazione successiva utilizzando la popolazione corrente.

1. Regole di selezione – Sceglie individui (genitori) che contribuiscono alla popolazione della prossima generazione.
2. Regole del crossover: unisce due genitori per generare un bambino per la prossima generazione.
3. Regole di mutazione: applica le modifiche ai singoli genitori per creare figli.

L’algoritmo genetico aiuta a trovare la soluzione ottimale o quasi ottimale a un problema. Evita il solito tempo necessario per risolvere un particolare problema. Inoltre, viene utilizzato principalmente in campi come la ricerca e  l’apprendimento automatico per risolvere problemi di ottimizzazione.

Algoritmo tradizionale

Gli algoritmi tradizionali si riferiscono agli algoritmi generali che utilizziamo per risolvere i problemi. È una procedura metodica per risolvere un determinato problema. Possono esserci diversi algoritmi per risolvere un problema. Pertanto, è importante analizzarli e trovare il tempo, lo spazio, ecc. Necessari per selezionare il miglior algoritmo per risolvere il problema.

Un algoritmo tradizionale deve essere chiaro. Dovrebbe avere 0 o più numeri di input ben definiti e 1 o più output ben definiti. Dovrebbe anche essere in grado di trovare soluzioni con le risorse disponibili. Inoltre, dovrebbe completare l’attività dopo un numero finito di passaggi.

Di seguito sono riportati alcuni algoritmi tradizionali comuni.

1. Ricerca: questi algoritmi aiutano a cercare un particolare elemento in una struttura dati (Ricerca lineare, ricerca binaria).
2. Ordina: questi algoritmi aiutano a ordinare un insieme di elementi in un ordine specifico (Bubble sort, Selection sort, Insertion sort).
3. Divide and Conquer: Si riferisce alla divisione di un grande problema in piccoli sottoproblemi e alla risoluzione dei sottoproblemi al fine di trovare la soluzione al problema originale.

 

Differenza tra algoritmo genetico e algoritmo tradizionale

Definizione

L’algoritmo genetico è un algoritmo per risolvere problemi di ottimizzazione vincolati e non vincolati che si basano su Genetica e Selezione Naturale mentre l’algoritmo tradizionale è una specifica univoca che definisce come risolvere un problema. Quindi, questa è la principale differenza tra algoritmo genetico e algoritmo tradizionale.

Utilizzo

L’uso specifico di ogni algoritmo è un’importante differenza tra l’algoritmo genetico e l’algoritmo tradizionale. Questo è; l’algoritmo genetico aiuta a trovare le soluzioni ottimali per problemi difficili mentre l’algoritmo tradizionale fornisce una procedura metodica passo passo per risolvere un problema.

Complessità

Un’altra differenza tra algoritmo genetico e algoritmo tradizionale è che un algoritmo genetico è più avanzato di un algoritmo tradizionale.

Applicazioni

L’algoritmo genetico viene utilizzato in campi come la ricerca, l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale. L’algoritmo tradizionale viene utilizzato in campi come la programmazione, la matematica, ecc. Quindi, questa è anche una differenza importante tra l’algoritmo genetico e l’algoritmo tradizionale.

Conclusioni

Oltre agli algoritmi tradizionali, esiste un tipo speciale di algoritmo chiamato algoritmi genetici. La principale differenza tra l’algoritmo genetico e l’algoritmo tradizionale è che l’algoritmo genetico è un tipo di algoritmo che si basa sul principio della genetica e della selezione naturale per risolvere i problemi di ottimizzazione mentre l’algoritmo tradizionale è una procedura passo passo da seguire, al fine di risolvere un dato problema. La ricerca, l’ordinamento degli algoritmi ecc. Sono algoritmi tradizionali mentre gli algoritmi genetici sono più complessi e utilizzati in aree come l’intelligenza artificiale e la ricerca.