Aptidão eficaz - Effective fitness
Na evolução natural e na evolução artificial (por exemplo, vida artificial e computação evolutiva ), a adequação (ou desempenho ou medida objetiva ) de um esquema é redimensionada para dar sua adequação efetiva que leva em consideração o cruzamento e a mutação .
A aptidão efetiva é usada na Computação Evolutiva para entender a dinâmica populacional. Enquanto uma função de aptidão biológica olha apenas para o sucesso reprodutivo , uma função de aptidão eficaz tenta abranger coisas que são necessárias para a sobrevivência em nível populacional. Em populações homogêneas, a aptidão reprodutiva e a aptidão efetiva são iguais. Quando uma população se afasta da homogeneidade, uma aptidão efetiva superior é alcançada para o genótipo recessivo. Essa vantagem diminuirá à medida que a população se mover em direção ao equilíbrio. O desvio desse equilíbrio mostra o quão perto a população está de atingir um estado estacionário. Quando esse equilíbrio é alcançado, a aptidão máxima efetiva da população é alcançada.
A resolução de problemas com computação evolutiva é realizada com uma função de custo. Se as funções de custo são aplicadas à otimização de enxame, elas são chamadas de função de adequação . Estratégias como aprendizado por reforço e neuroevolução NEAT estão criando um cenário de aptidão que descreve o sucesso reprodutivo de autômatos celulares .
A função de aptidão efetiva modela o número de descendentes ajustados e é usada em cálculos que incluem processos evolutivos, como mutação e cruzamento, importantes no nível da população.
O modelo de aptidão reprodutiva eficaz é superior ao seu antecessor, o modelo de aptidão reprodutiva padrão. Ele avança na compreensão qualitativa e quantitativa de conceitos evolutivos como inchaço, auto-adaptação e robustez evolucionária . Enquanto a aptidão reprodutiva olha apenas para a seleção pura, a aptidão efetiva descreve o fluxo de uma população e a seleção natural levando em consideração os operadores genéticos.
Uma função de aptidão normal se ajusta a um problema, enquanto uma função de aptidão efetiva é uma suposição se o objetivo foi alcançado. A diferença é importante para projetar funções de aptidão com algoritmos como busca de novidades em que o objetivo dos agentes é desconhecido. No caso de bactérias, a aptidão efetiva pode incluir a produção de toxinas e a taxa de mutação de diferentes plasmídeos, que são principalmente estocasticamente determinados.
Formulários
Quando as equações evolutivas da dinâmica da população estudada estão disponíveis, pode-se calcular algoritmicamente a adequação efetiva de uma dada população. Embora o modelo de aptidão efetivo perfeito ainda não tenha sido encontrado, ele já é conhecido por ser uma boa estrutura para a melhor compreensão da movimentação do mapa genótipo-fenótipo, dinâmica populacional e o fluxo em paisagens de aptidão.
Os modelos que usam uma combinação de funções de aptidão darwiniana e funções eficazes são melhores para prever tendências populacionais. Modelos eficazes podem ser usados para determinar os resultados terapêuticos do tratamento da doença. Outros modelos podem determinar a engenharia de proteínas eficaz e trabalhar no sentido de encontrar uma bioquímica nova ou aprimorada .
Referências
links externos
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