Algoritmii genetici (GA) sunt un tip de algoritm de optimizare bazat pe principiile selecției naturale și geneticii. Ei imită procesul de evoluție selectând cei mai apți indivizi dintr-o populație și crescându-i pentru a crea o nouă generație de indivizi cu fitness îmbunătățit. Acest proces continuă până când se găsește soluția optimă.
Rolul algoritmilor genetici în optimizare este de a găsi maximul sau minimul global al unei funcții care este dificil, dacă nu imposibil, de calculat folosind metode tradiționale. GA au fost aplicate cu succes la o gamă largă de probleme de optimizare, cum ar fi programarea, optimizarea rutelor, optimizarea portofoliului financiar și învățarea automată.
GA au mai multe avantaje față de metodele tradiționale de optimizare, inclusiv capacitatea lor de a gestiona probleme de optimizare neliniare și neconvexe, capacitatea lor de a găsi soluții multiple (nu doar optimul global) și capacitatea lor de a gestiona date zgomotoase și incerte. În plus, GA-urile sunt foarte paralelizabile, făcându-le potrivite pentru medii de calcul de înaltă performanță.
În general, rolul algoritmilor genetici în optimizare este de a oferi un instrument puternic și flexibil pentru găsirea de soluții optime la probleme complexe de optimizare.
Data publicării: