¿Cuál es la diferencia entre la función de aptitud del algoritmo genético y la función de pérdida del descenso de gradiente?

La función de adecuación de los algoritmos genéticos es bastante más análoga a la función de pérdida del descenso de gradiente que la función de costo. En los algoritmos genéticos, las funciones de condición física se definen utilizando las características del individuo en las poblaciones, mientras que en el descenso de gradiente, se calcula una función de pérdida en función de los coeficientes de las variables. En este sentido, ambos se plantean como problemas de minimización / maximización, aunque en el caso de las funciones de estado físico, se busca maximizar el estado físico en las personas durante generaciones (lo que se hace al minimizar 1 / estado físico en general). Esto se logra a través de la evaluación de la aptitud, selección, recombinación y mutación. Dado que el descenso de gradiente es esencialmente una optimización convexa, las funciones de pérdida tienden a ser continuas, mientras que las funciones de aptitud en los algoritmos genéticos pueden no ser diferenciables o continuas (de ahí la necesidad de enfoques de optimización robustos como GA, en primer lugar).