En la computación evolutiva , un algoritmo genético basado en humanos ( HBGA ) es un algoritmo genético que permite a los humanos aportar sugerencias de soluciones al proceso evolutivo. Para este propósito, un HBGA tiene interfaces humanas para inicialización, mutación y cruce recombinante. Además, puede tener interfaces para evaluación selectiva. En resumen, un HBGA subcontrata las operaciones de un algoritmo genético típico a los humanos.
Entre los sistemas genéticos evolutivos, HBGA es el análogo informático de la ingeniería genética (Allan, 2005). Esta tabla compara sistemas en líneas de agencia humana:
Un patrón obvio en la tabla es la división entre sistemas orgánicos (arriba) e informáticos (abajo). Otro es la simetría vertical entre los sistemas autónomos (arriba y abajo) y los sistemas interactivos con humanos (medio).
Mirando a la derecha, el selector es el agente que decide la idoneidad del sistema. Determina qué variaciones se reproducirán y contribuirán a la próxima generación. En poblaciones naturales y en algoritmos genéticos, estas decisiones son automáticas; mientras que en los sistemas HBGA típicos, están hechos por personas.
El innovador es el agente del cambio genético. El innovador muta y recombina el material genético para producir las variaciones sobre las que opera el selector. En la mayoría de los sistemas orgánicos y basados en computadora (superior e inferior), la innovación es automática y funciona sin intervención humana. En HBGA, los innovadores son personas.
HBGA es más o menos similar a la ingeniería genética. En ambos sistemas, los innovadores y los selectores son personas. La principal diferencia radica en el material genético con el que trabajan: datos electrónicos frente a secuencias de polinucleótidos.