Algoritmo Genetico Robusto — Ottimizzazione Evolutiva in Condizioni di Incertezza

L'Algoritmo Genetico Robusto (RGA) estende gli algoritmi genetici standard per trovare soluzioni che performano bene non solo nel punto di progetto nominale, ma anche quando sottoposte a incertezza nelle variabili decisionali, nei parametri o nelle valutazioni della fitness. Incorporando misure esplicite di robustezza nella pressione selettiva, l'RGA bilancia l'ottimalità rispetto alla sensibilità alle perturbazioni, rendendolo adatto alla progettazione ingegneristica, alla pianificazione e all'ottimizzazione delle politiche in presenza di variabilità del mondo reale.