الگوریتم ژنتیک (GAs) نوعی الگوریتم بهینه سازی است که بر اساس اصول انتخاب طبیعی و ژنتیک بنا شده است. آنها با انتخاب مناسب ترین افراد در یک جمعیت و پرورش آنها برای ایجاد نسل جدیدی از افراد با تناسب اندام بهتر، روند تکامل را تقلید می کنند. این روند تا یافتن راه حل بهینه ادامه می یابد.
نقش الگوریتم‌های ژنتیک در بهینه‌سازی یافتن ماکزیمم یا مینیمم جهانی یک تابع است که محاسبه آن با استفاده از روش‌های سنتی، اگر غیرممکن نباشد، دشوار است. GA با موفقیت در طیف وسیعی از مسائل بهینه‌سازی مانند زمان‌بندی، بهینه‌سازی مسیر، بهینه‌سازی پورتفولیوی مالی و یادگیری ماشینی به کار گرفته شده‌اند.
GA ها دارای چندین مزیت نسبت به روش های بهینه سازی سنتی هستند، از جمله توانایی آنها در رسیدگی به مسائل بهینه سازی غیر خطی و غیر محدب، توانایی آنها در یافتن راه حل های متعدد (نه فقط بهینه جهانی)، و توانایی آنها در مدیریت داده های پر سر و صدا و نامطمئن. علاوه بر این، GA ها بسیار موازی پذیر هستند و آنها را برای محیط های محاسباتی با کارایی بالا مناسب می کند.
به طور کلی، نقش الگوریتم‌های ژنتیک در بهینه‌سازی، ارائه ابزاری قدرتمند و انعطاف‌پذیر برای یافتن راه‌حل‌های بهینه برای مسائل پیچیده بهینه‌سازی است.
تاریخ انتشار: