आजीवन अनुकूलन के मॉडल
अब तक इस ट्यूटोरियल में हमने जो भी चर्चा की है वह विकास के डार्विनियन मॉडल से मेल खाती है - पुनर्संयोजन और उत्परिवर्तन के माध्यम से प्राकृतिक चयन और आनुवंशिक भिन्नता। प्रकृति में, केवल व्यक्ति के जीनोटाइप में निहित जानकारी को अगली पीढ़ी को प्रेषित किया जा सकता है। यह वह दृष्टिकोण है जिसे हम अब तक ट्यूटोरियल में अपना रहे हैं।
हालाँकि, जीवन भर अनुकूलन के अन्य मॉडल - Lamarckian Model तथा Baldwinian Modelभी मौजूद हैं। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि जो भी मॉडल सबसे अच्छा है, बहस के लिए खुला है और शोधकर्ताओं द्वारा प्राप्त परिणाम बताते हैं कि जीवन भर अनुकूलन का विकल्प अत्यधिक समस्या विशिष्ट है।
अक्सर, हम जीए को स्थानीय खोज के साथ संरेखित करते हैं - जैसे मेमोरियल एल्गोरिदम में। ऐसे मामलों में, कोई यह चुन सकता है कि स्थानीय खोज के बाद उत्पन्न व्यक्तियों के साथ क्या करना है, यह तय करने के लिए लैमार्कियन या बाल्डविनियन मॉडल के साथ जाएं।
लैमार्कियन मॉडल
लैमार्कियन मॉडल अनिवार्य रूप से कहता है कि वह लक्षण जो एक व्यक्ति अपने जीवनकाल में प्राप्त करता है, उसे अपने वंश को पारित किया जा सकता है। इसका नाम फ्रांसीसी जीवविज्ञानी जीन-बैप्टिस्ट लैमार्क के नाम पर रखा गया है।
हालांकि, प्राकृतिक जीव विज्ञान ने लैमार्किज्म की पूरी तरह से अवहेलना की है क्योंकि हम सभी जानते हैं कि जीनोटाइप में केवल सूचना प्रसारित की जा सकती है। हालांकि, एक गणना दृष्टिकोण से, यह दिखाया गया है कि लैमार्कियन मॉडल को अपनाने से कुछ समस्याओं के लिए अच्छे परिणाम मिलते हैं।
लैमार्कियन मॉडल में, एक स्थानीय खोज ऑपरेटर पड़ोस की जांच करता है (नए लक्षण प्राप्त करता है), और यदि एक बेहतर गुणसूत्र पाया जाता है, तो यह संतान बन जाता है।
बाल्डविनियन मॉडल
बाल्डविनियन मॉडल जेम्स मार्क बाल्डविन (1896) के नाम पर एक मध्यवर्ती विचार है। बाल्डविन मॉडल में, गुणसूत्र लाभकारी व्यवहार सीखने की प्रवृत्ति को कूटबद्ध कर सकते हैं। इसका मतलब यह है कि, लैमार्कियन मॉडल के विपरीत, हम अधिग्रहीत लक्षणों को अगली पीढ़ी तक नहीं पहुंचाते हैं, और न ही हम डार्विनियन मॉडल की तरह अर्जित लक्षणों को पूरी तरह से अनदेखा करते हैं।
बाल्डविन मॉडल इन दो चरम सीमाओं के बीच में है, जिसमें किसी व्यक्ति को कुछ लक्षण प्राप्त करने की प्रवृत्ति होती है, न कि स्वयं लक्षणों के बजाय।
इस बाल्डविनियन मॉडल में, एक स्थानीय खोज ऑपरेटर पड़ोस (नए लक्षणों को प्राप्त करता है) की जांच करता है, और यदि एक बेहतर गुणसूत्र पाया जाता है, तो यह केवल गुणसूत्र को बेहतर फिटनेस प्रदान करता है और गुणसूत्र को ही संशोधित नहीं करता है। फिटनेस में बदलाव गुणसूत्रों की क्षमता को "विशेषता प्राप्त करने" का संकेत देता है, भले ही यह भविष्य की पीढ़ियों के लिए सीधे पारित न हो।