{"conversations": [{"from": "user", "value": "Podries explicar-me com funcionen els algorismes de computaci\u00f3 evolutiva (tals com algorismes gen\u00e8tics), i en qu\u00e8 es diferencien d'altres m\u00e8todes de mathine learning com les xarxes neuronals?"}, {"from": "assistant", "value": "Els algorismes de computaci\u00f3 evolutiva s\u00f3n algorismes d' optimitzaci\u00f3, els quals estan inspirats en l' evoluci\u00f3 biol\u00f2gica per trobar solucions \u00f2ptimes a problemes complexos, on els algorismes gen\u00e8tics s\u00f3n una variant que utilitzen una poblaci\u00f3 de solucions, un proc\u00e9s de selecci\u00f3 i un de reproducci\u00f3 per a iterativament millorar les solucions. En un algorisme gen\u00e8tic es comen\u00e7a generant una poblaci\u00f3 inicial de solucions aleat\u00f2ries denominades \"individus\" on cada individu es representa per un conjunt de \"gens\" entesos com a variables que representen una part de la soluci\u00f3. Despr\u00e9s s' avalua cada individu mitjan\u00e7ant una funci\u00f3 d' aptitud que mesura la qualitat de la soluci\u00f3 que representa. Exemple d' un proc\u00e9s de selecci\u00f3 per escollir els millors individus d' una poblaci\u00f3 actual basant- se en la seva aptitud: \"Els individus seleccionats es reprodueixen mitjan\u00e7ant operadors gen\u00e8tics com la creua i la mutaci\u00f3 per crear una nova generaci\u00f3 de solucions, la generaci\u00f3 de les quals \u00e9s substituir a la poblaci\u00f3 anterior i s' avalua novament cada individu, repetint aquest proc\u00e9s fins que s' assoleixi un criteri de parada com a b\u00e9 pot ser un nombre m\u00e0xim de generacions o una aptitud m\u00ednima desitjada\". Difer\u00e8ncies entre els algorismes de computacions com ara els estils de la funci\u00f3 en els mitjans i els mitjans de seguretats en els mitjans de seguretat en els quals s\u00f3n els mitjans de l'e i els mitjans de controls en els mitjans de la pol\u00edtica i els productes de l'e a l'esta i els productes de seguretat a l'esta i els mitjans de Catalunya."}]}