Základní pojmy genetických algoritmů

Genetické algoritmy patří mezi nepříliš jasně omezenou, rozsáhlou třídu algoritmů umělé inteligence, která je inspirována biologií. GA obvykle slouží k řešení optimalizačních úloh.  Podobně jako NN se uplatňují v takových oblastech, kde je nalezení řešení definovaného problému analyticky obtížné či nedostupné. Velmi stručně a zjednodušeně poznamenejme, že vlastnosti všech vyšších živých organizmů jsou zakódovány v genetické informaci uložené v sadě buněčných struktur – jaderných chromozomů. Chromozomy obsahují genetickou informaci vyjádřenou v řetězci DNA. Na tomto řetězci můžeme identifikovat jednotlivé úseky, logické funkční celky, které se nazývají geny. Opět s jistým zjednodušením můžeme říci, že konkrétní podoby genů (alely) a jejich kombinace, odpovídají za to, jaké vlastnosti bude mít konkrétní jedinec. Dle Darwinovy evoluční teorie pak jedinci, kteří jsou nejlépe přizpůsobení svými vlastnostmi prostředí (mají vhodný fenotyp), přežívají a rozmnožují se. V průběhu mnoha generací pak evoluční tlak vede k výběru v daném prostředí nejúspěšnější populace.

GA je rodina poměrně nových algoritmů, která se uplatňuje cca od 60. let dvacátého století a využívá výše zmíněné poznatky biologie. Konkrétně, jak už z jejich názvu vyplývá, se jedná o oblast genetiky a evoluční teorie.