NEAT: Neuroevolução de Topologias Crescentes

NEAT é um algoritmo genético para a evolução de redes neurais artificiais, introduzido por Kenneth Stanley e Risto Miikkulainen em 2002. Diferentemente de métodos que evoluem apenas os pesos, o NEAT evolui simultaneamente tanto a topologia (estrutura) quanto os pesos de conexão das redes neurais. Ele consegue isso através de uma codificação genômica direta com marcações históricas que permitem um cruzamento significativo entre redes de diferentes estruturas, tornando-o aplicável a tarefas de aprendizado por reforço, jogos e controle sem a necessidade de uma arquitetura predefinida.