Genetische Algorithmen werden in der Welt der Theorie nicht sehr gut aufgenommen, aber sie sind eine einigermaßen gut verwendete metaheuristische Methode (mit metaheuristisch meine ich eine Technik, die generisch auf viele Probleme wie Tempern, Gradientenabstieg und dergleichen angewendet wird). Tatsächlich ist eine GA-ähnliche Technik für euklidische TSP in der Praxis ziemlich effektiv .
Einige Metaheuristiken sind theoretisch einigermaßen gut untersucht: Es wird an der lokalen Suche und dem Tempern gearbeitet. Wir haben ein ziemlich gutes Gespür dafür, wie alternierende Optimierung ( wie k-means ) funktioniert. Aber soweit ich weiß, ist nichts wirklich Nützliches über genetische Algorithmen bekannt.
Gibt es eine solide algorithmische / Komplexitätstheorie zum Verhalten genetischer Algorithmen in irgendeiner Weise, Form oder Gestalt? Während ich von Dingen wie der Schematheorie gehört habe, würde ich sie von der Diskussion ausschließen, basierend auf meinem gegenwärtigen Verständnis des Gebiets, weil sie nicht besonders algorithmisch ist (aber ich könnte mich hier irren).