Uno de los problemas con el proceso evolutivo y el continuo cambio de ambientes es que dada una especie que se encuentra completamente adaptada a un ambiente, en el momento en que cambie este ambiente de forma brusca y distinta, las probabilidades de supervivencia de la especie son disminuidas considerablemente y lo más probable es que se extinga. Aunque también puede darse el caso contrario y con enorme suerte la nueva especie se encuentre en un ambiente mejorado y florezca... pero este artículo se enfoca en la extinción.
Con los algoritmos genéticos sucede algo similar, si durante la simulación cambiamos los ambientes entonces especies perfectamente adaptadas a un ambiente son altamente probables que sean extinguidas en el cambio.
Así funciona la naturaleza dirían algunos, pero esto genera un serio problema, en el caso de que el ambiente anterior retornara, ¿Volvería la especie anterior a aparecer? Por lo que tenemos conocido sobre evolución, la respuesta sería un absoluto NO. En nuestro planeta ya es muy difícil encontrar ambientes exactamente iguales a los que hubo en la época de los dinosaurios y si así los hubiera ¿Cómo aparecerían de nuevo dinosaurios? ¿Quiénes serían los padres? ¿Habría suficientes para recrear la especie de nuevo?
Tal vez en la naturaleza, no se pueda dar la restauración de una especie cuando el ambiente en el que vivía vuelve; en la naturaleza, la extinción es tal vez para siempre y la vuelta del ambiente significa empezar de cero otra vez y el resultado del lento proceso evolutivo ser completamente distinto a las especies de aquella época.
Pero en programación esta limitante se puede sortear, se puede programar un almacén en el cual se guarden las mejores especies para un determinado ambiente, cuando haya cambios habrán extinciones, pero no se pierde la definición de la especie para siempre. En el caso que el ambiente retorne, no sería necesario empezar de cero, sino que se podría restaurar las especies almacenadas de tal manera que la evolución pueda continuar con su trabajo.
¿Ayudará esto a producir mejores resultados en algoritmos genéticos, en ambientes que cambien? Es un tema para ser simulado.