Алгоритмы оценки распределения ( EDA ), иногда называемые вероятностными генетическими алгоритмами построения моделей (PMBGA), являются методами стохастической оптимизации , которые направляют поиск оптимума путем построения и выборки явных вероятностных моделей перспективных решений-кандидатов. Оптимизация рассматривается как ряд инкрементных обновлений вероятностной модели, начиная с модели, кодирующей неинформативное предварительное значение допустимых решений, и заканчивая моделью, которая генерирует только глобальные оптимумы.

Функция пригодности должна не только тесно коррелировать с целью проектировщика, но и быть вычислительно эффективной. Скорость выполнения очень важна, поскольку типичный эволюционный алгоритм должен быть итерирован много раз, чтобы получить пригодный для использования результат для нетривиальной проблемы.

Поскольку человеческий разум с трудом мыслит в измерениях, превышающих три, трехмерные топологии могут вводить в заблуждение при обсуждении ландшафтов приспособленности с высокой степенью многомерности. В частности, неясно, действительно ли пики в ландшафтах естественной биологической приспособленности когда-либо разделены долинами приспособленности в таких многомерных ландшафтах или они соединены чрезвычайно длинными нейтральными хребтами. Кроме того, ландшафт приспособленности не статичен во времени, а зависит от изменяющейся среды и эволюции других генов. Следовательно, это скорее морской пейзаж,  дополнительно влияющий на то, насколько разделенными могут быть адаптивные пики. Кроме того, важно учитывать, что ландшафт в целом является не абсолютной, а относительной функцией.   Поскольку при обсуждении ферментов принято использовать функцию в качестве показателя приспособленности, любые беспорядочные действия существуют как перекрывающиеся ландшафты, которые вместе определяют окончательную приспособленность организма, подразумевая разрыв между различными сосуществующими относительными ландшафтами.

В информатике синтез программ — это задача построения программы , которая доказуемо удовлетворяет заданной формальной спецификации высокого уровня . В отличие от проверки программ, программа должна быть построена , а не дана; однако обе области используют методы формального доказательства, и обе включают подходы с различной степенью автоматизации. В отличие от методов автоматического программирования , спецификации в синтезе программ обычно являются неалгоритмическими утверждениями в соответствующем логическом исчислении.

В вычислительной сложности и оптимизации теорема об отсутствии бесплатного обеда — это результат, который утверждает, что для определенных типов математических задач вычислительная стоимость поиска решения, усредненная по всем задачам в классе, одинакова для любого метода решения. Название намекает на поговорку «бесплатного обеда не бывает», то есть ни один метод не предлагает «кратчайшего пути». Это при условии, что пространство поиска является функцией плотности вероятности. Это не относится к случаю, когда пространство поиска имеет базовую структуру (например, является дифференцируемой функцией), которая может быть использована более эффективно (например, метод Ньютона в оптимизации), чем случайный поиск, или даже имеет решения в замкнутой форме (например, экстремумы квадратичного полинома), которые могут быть определены без поиска вообще. Для таких вероятностных предположений выходные данные всех процедур, решающих конкретный тип задачи, статистически идентичны.