Na maioria das implementações de algoritmos genéticos, o foco está no cruzamento e na mutação. Mas, de alguma forma, a maioria deles deixa de fora a natureza diplóide (dominante / recessiva) dos genes. No que diz respeito ao meu entendimento (limitado), a natureza dominante / recessiva dos genes é um fator muito importante para decidir as características reais de um organismo.
Então, minha pergunta é por que a natureza diplóide dos genes é deixada de fora dos algoritmos genéticos na maioria das implementações?
É porque:
- não oferece muitos benefícios
- adiciona complexidade desnecessária a um algoritmo simples
- é difícil de implementar
Ou algo completamente diferente?
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Veja a navalha de Occam
Se as duas hipóteses forem igualmente boas, escolha a versão mais simples, porque a versão mais complexa faz suposições sobre algo que você não pode ter certeza.
A questão é: os genes dominantes e recessivos diplóides fornecem mais funcionalidades que nos permitem descrever um espaço de hipóteses mais rico?
O único benefício possível a ser explorado é se os genes diplóides seriam ou não mais eficientes. Parece por falta de uso que esse não é o caso. Mutações são geralmente pequenas mudanças em uma resposta. O benefício de manter um passado, uma boa resposta é pequena. Pode aparecer facilmente novamente.
A biologia pode ser usada como inspiração para modelos de computador, mas raramente tem a melhor resposta. A biologia gera soluções por acaso e seleção natural no que diz respeito ao DNA. A biologia também está resolvendo problemas diferentes com diferentes matérias-primas e ferramentas. Veja como os pássaros e os morcegos voam. Por que nossos aviões não são projetados para mover suas asas para cima e para baixo para decolar ou subir mais alto? Porque seria terrivelmente ineficiente. A propulsão a jato e os helicópteros são mais adequados às nossas necessidades. Podemos carregar cargas mais pesadas e viajar em velocidades muito mais rápidas do que pássaros e morcegos.
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