Los algoritmos evolutivos o genéticos son un enfoque muy heurístico, por lo que son más un último recurso o algo con lo que jugar en problemas de optimización.
Solo hay una clave correcta, por lo que la evolución no es realmente posible. Para un enfoque genético / evolutivo necesitaría una medida de mejora.
Tendría que poder seleccionar las mejores respuestas, pero en un cifrado adecuado solo hay la respuesta correcta y todas las respuestas incorrectas, por lo que usar algoritmos genéticos sería un enfoque de tipo de fuerza bruta menos eficiente.
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Un buen ejemplo para un problema en el que los algoritmos genéticos son buenos sería el diseño de turbinas eólicas. Puede crear formas aleatorias y medir su eficiencia como una turbina eólica mediante simulación. Seleccionas las mejores y las combinas / les agregas algo de aleatoriedad para crear la próxima generación y repetir el proceso.
Como la eficiencia se puede medir y más es mejor, podemos aplicar la “evolución” al problema.
