Генетический алгоритм
    Генетический алгоритм (ГА) разработан Джоном Голландом (John Holland) в 1975 году в Мичиганском университете. В дальнейшем Д. Голдберг (D. Goldberg) выдвинул ряд гипотез и теорий, помогающих глубже понять природу генетических алгоритмов. К.ДеДжонг (K. DeJong) первым обратил внимание на важность настройки параметров ГА для общей эффективности работы и предложил свой оптимальный вариант подбора параметров, который послужил основой для всех дальнейших исследований. Существенный вклад в эти исследования внесли Дж. Грефенстетт (J. Greffenstett) и Г. Сесверда (G. Syswerda).
    Генетический алгоритм был получен в процессе обобщения и имитации в искусственных системах таких свойств живой природы, как естественный отбор, приспособляемость к изменяющимся условиям среды, наследование потомками жизненно важных свойств от родителей и т.д. Так как алгоритм в процессе поиска использует некоторую кодировку множества параметров вместо самих параметров, то он может эффективно применяться для решения задач дискретной оптимизации, определённых как на числовых множествах, так и на конечных множествах произвольной природы. Поскольку для работы алгоритма в качестве информации об оптимизируемой функции используются лишь её значения в рассматриваемых точках пространства поиска и не требуется вычислений ни производных, ни каких-либо иных характеристик, то данный алгоритм применим к широкому классу функций, в частности, не имеющих аналитического описания. Использование набора начальных точек позволяет применять для их формирования различные способы, зависящие от специфики решаемой задачи, в том числе возможно задание такого набора непосредственно человеком.
    Сила генетических алгоритмов в том, что этот метод очень гибок, и, будучи построенным в предположении, что об окружающей среде нам известен лишь минимум информации (как это часто бывает для сложных технических систем), алгоритм успешно справляется с широким кругом проблем, особенно в тех задачах, где не существует общеизвестных алгоритмов решения или высока степень априорной неопределенности. Генетический алгоритм: описание
    Генетический алгоритм работает с представленными в конечном алфавите строками S конечной длины l, которые используются для кодировки исходного множества альтернатив W. Строки представляют собой упорядоченные наборы из l элементов: S=(s1, s2, ..., sl), каждый из которых может быть задан в своём собственном алфавите Vi, , т.е. siО Vi, , где алфавит Vi является множеством из ri символов:. Для решения конкретной задачи требуется однозначно отобразить конечное множество альтернатив W на множество строк подходящей длины (очевидно, что длина строк зависит от алфавитов, используемых для их задания).
    Для работы алгоритма необходимо на множестве строк задать неотрицательную функцию F(S), определяющую показатель качества, "ценность" строки SО. Алгоритм производит поиск строки, для которой
    Если на множестве W задана целевая функция f(w), то функцию F(S) на множестве строк можем определить следующим образом: F(S)=f(w), если элемент w при отображении исходного множества W на множество строк был сопоставлен строке S.
    Генетический алгоритм за один шаг производит обработку некоторой популяции строк. Популяция G(t) на шаге t представляет собой конечный набор строк:, , , где N -- размер популяции, причём строки в популяции могут повторяться. ............