Gli algoritmi genetici (GA) sono un tipo di algoritmo di ottimizzazione basato sui principi della selezione naturale e della genetica. Imitano il processo di evoluzione selezionando gli individui più adatti in una popolazione e allevandoli per creare una nuova generazione di individui con una migliore forma fisica. Questo processo continua fino a quando non viene trovata la soluzione ottimale.
Il ruolo degli algoritmi genetici nell'ottimizzazione è trovare il massimo o il minimo globale di una funzione difficile, se non impossibile, da calcolare con i metodi tradizionali. I GA sono stati applicati con successo a un'ampia gamma di problemi di ottimizzazione, come la pianificazione, l'ottimizzazione del percorso, l'ottimizzazione del portafoglio finanziario e l'apprendimento automatico.
I GA presentano diversi vantaggi rispetto ai metodi di ottimizzazione tradizionali, inclusa la loro capacità di gestire problemi di ottimizzazione non lineari e non convessi, la loro capacità di trovare più soluzioni (non solo l'ottimo globale) e la loro capacità di gestire dati rumorosi e incerti. Inoltre, i GA sono altamente parallelizzabili, il che li rende adatti per ambienti di elaborazione ad alte prestazioni.
Nel complesso, il ruolo degli algoritmi genetici nell'ottimizzazione è quello di fornire uno strumento potente e flessibile per trovare soluzioni ottimali a problemi di ottimizzazione complessi.
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