(GA) генетический алгоритм класс алгоритмов оптимизации и поиска, базирующийся на генетике и естественном отборе (natural selection). Суть GA заключается в перемешивании (рекомбинации, recombination) наиболее перспективных "выживших" вариантов решений из некоторого первоначального случайного набора вариантов. При этом получается следующее поколение вариантов. Периодически для моделирования мутаций (mutation) в наборы случайным образом вносятся изменения, например производится "скрещивание" (crossover) вариантов. Многократное повторение этого процесса, совмещённое с процессом отбора (selection) лучших вариантов, рассматривается как имитация процесса эволюции, что в ряде случаев позволяет найти эффективное решение задачи. Теоретические основы GA разработал Джон Холланд (John Holland) в 1975 г. Смотри также: evolutionary algorithm, genetic programming
(GA) An evolutionary algorithm which generates each individual from some encoded form known as a "chromosome" or "genome". Chromosomes are combined or mutated to breed new individuals. "Crossover", the kind of recombination of chromosomes found in sexual reproduction in nature, is often also used in GAs. Here, an offspring's chromosome is created by joining segments choosen alternately from each of two parents' chromosomes which are of fixed length. GAs are useful for multidimensional optimisation problems in which the chromosome can encode the values for the different variables being optimised.