Que los algoritmos genéticos no se echan a temblar cuando los arrojas a explorar un espacio de búsqueda complejo es bien sabido. Claro que también es cierto que su rendimiento final dependerá de cómo de bien hayamos incorporado en el algoritmo el conocimiento que del problema tenemos a priori, tal como el celebérrimo Teorema de No Free Lunch (NFLT) nos explica. Y qué mejor ilustración del NFLT que la aplicación de algoritmos genéticos a la generación de recetas de cocina.
Quizás en este caso sería más apropiado hablar del Teorema de No Free Tasteful Lunch, innovación teórica por la que hay que darle las gracias a Randall. Por otra parte, sabemos que el NFLT no necesariamente se cumple en subconjuntos arbitrarios de funciones (así que en realidad puede haber al menos un aperitivo gratis). No está clara la situación en relación a esto para la clase de funciones definida por los gustos culinarios de un conjunto finito de personas…
La Singularidad Desnuda 