Obliczenia: co optymalizuje ewolucja?

Ewolucję można traktować jako swego rodzaju obliczenie. Bardzo upraszczając oblicza ona nowe pokolenie ze starego (oczywiście używając po drodze losowości). Osobniki bardziej dostosowane do środowiska średnio zostawiają więcej potomków. Można by więc uważać, że ewolucja „dąży do“ stworzenia osobników idealnych. Ale czy aby na pewno? W przyrodzie istnieją dwa najbardziej powszechne sposoby rozmnażania: rozmnażanie bezpłciowe i rozmnażanie płciowe. Rozmnażanie bezpłciowe jest zapewne bardziej powszechne, ale nietrudno zauważyć, że bardziej zaawansowane organizmy zazwyczaj rozmnażają się płciowo. Można więc z tego wysnuć wniosek, że rozmnażanie płciowe jest niejako lepsze. W informatyce opracowano algorytmy wzorujące się na obu metodach rozmnażania w celu znajdowania optymalnych obiektów w pewnej puli możliwości. Algorytmy przeszukujące przestrzeń rozwiązań w sprytny sposób można uznawać za analog rozmnażania bezpłciowego. Z kolei na rozmnażaniu płciowym wzorują się z kolei tak zwane algorytmy genetyczne. Wydaje się, że algorytmy wzorujące się na algorytmach płciowych powinny zdecydowanie wygrywać z tymi wzorującymi się na algorytmach bezpłciowych. A jednak tak nie jest! Powszechnie używa się symulowanego wyżarzania, które jest algorytmem przeszukującym przestrzeń możliwości. A niektóry bardzo szanowani naukowcy twierdzą nawet, że algorytmy genetyczne nie sprawdzają się w praktyce. Gdzie w takim razie tkwi haczyk? Może ewolucja wcale nie tworzy osobników optymalnych. Co więc w takim razie może optymalizować? Zastanowimy się tym problemem i spróbujemy udzielić chociaż częściowej odpowiedzi.