Introducción
Un algoritmo genético es un método de búsqueda que funciona de forma análoga a un proceso evolutivo en un sistema biológico. A menudo se utilizan para encontrar soluciones a los problemas de optimización.
"técnica aleatorios búsqueda y optimización guiada por el principio de los sistemas genéticos naturales."
"Los algoritmos genéticos son algoritmos de búsqueda basados en la mecánica de la selección natural y la genética natural.
"
" Los algoritmos genéticos son de software, procedimientos siguiendo el modelo de la genética y la evolución. "
Siempre hay una necesidad de una mejor búsqueda y optimización de la técnica en cada campo. Sin embargo, hay muy pocos métodos que funcionan mejor y más rápido durante gran grueso de la información.
El campo de algoritmo genético es relativamente intacta. Incluso su poder todavía no explotado de manera adecuada. Algoritmos Genéticos garantiza un acceso más rápido y mejor a gran información de una manera muy robusta.
Objetivo y Alcance
El objetivo de la Asamblea es encontrar una solución óptima a un problema. Dado que el gas son procedimientos heurísticos, no están garantizados para encontrar la solución óptima, pero son capaces de encontrar buenas soluciones para una amplia gama de problemas
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Los algoritmos genéticos son técnicas de búsqueda, optimización y aprendizaje automático basado en la mecánica de la Selección Natural y natural Genética.
De acuerdo con los principios de la selección natural darwiniana, solamente aquellos organismos sobreviven y se reproducen, que son aptos para su entorno. Y así, los hijos de los padres más aptos (posiblemente) obtiene la mejor parte de sus padres. Este proceso actualiza la nueva población.
GA utiliza el mismo concepto para encontrar la solución. Se encuentra a los padres más aptos (solución) del espacio de búsqueda y luego las utiliza en la reproducción para formar las soluciones crías mejoradas.
El tema central de la investigación en algoritmos genéticos ha sido robustez, Si los sistemas artificiales se pueden hacer más rediseños costosos robustos pueden ser reducidos o eliminados. Además, si los niveles más altos de la adaptación se pueden conseguir, los sistemas existentes pueden realizar sus funciones más y mejor.
Los algoritmos genéticos son una parte de la computación evolutiva, que es un área de rápido crecimiento de los algoritmos genéticos artif