Lihat sumber Perbandingan Komputasi Evolusioner dan Metaheuristik Lainnya

Komputasi evolusioner merupakan salah satu kelompok utama dalam [[metaheuristik]], yaitu algoritma yang dirancang untuk menyelesaikan masalah optimasi kompleks. Di samping komputasi evolusioner, terdapat juga metaheuristik lain seperti [[simulated annealing]], [[particle swarm optimization]], dan [[ant colony optimization]].

== Persamaan dan Perbedaan ==
Komputasi evolusioner dan metaheuristik lain sama-sama menggunakan prinsip pencarian berbasis populasi atau solusi tunggal, serta memanfaatkan elemen acak dalam proses pencarian. Namun, komputasi evolusioner khas dengan penggunaan operator evolusi seperti seleksi, crossover, dan mutasi.

== Kelebihan dan Kekurangan ==
Keunggulan komputasi evolusioner terletak pada eksplorasi solusi yang lebih luas karena berbasis populasi, sedangkan metaheuristik lain kadang lebih sederhana dan cepat untuk kasus-kasus tertentu.

== Pemilihan Algoritma ==
Pemilihan antara komputasi evolusioner dan metaheuristik lainnya sangat bergantung pada karakteristik masalah, ukuran ruang solusi, dan sumber daya komputasi yang tersedia.