Genetische Algorithmen GA ist ein Suchalgorithmus, der in der Computermathematik zur Lösung von Optimierungsproblemen verwendet wird. Es handelt sich um eine Art Evolutionsalgorithmus, der ursprünglich einige Phänomene der Evolutionsbiologie aufgegriffen hat, darunter Vererbung, Mutation, natürliche Selektion und Hybridisierung.

Genetische Algorithmen werden üblicherweise in Form einer Computersimulation implementiert. Bei einem Optimierungsproblem können, wenn eine bestimmte Anzahl an Lösungskandidaten vorhanden ist, diese abstrakt als Chromosomen dargestellt werden, um der Population die Entwicklung hin zu einer besseren Lösung zu ermöglichen. Normalerweise wird die Lösung binär ausgedrückt (d. h. als eine Folge von Nullen und Einsen), sie kann jedoch auch auf andere Weise ausgedrückt werden.

Die Evolution beginnt mit einer völlig zufälligen Population von Individuen und setzt sich dann Generation für Generation fort. In jeder Generation wird die Fitness der gesamten Population bewertet und mehrere Individuen werden auf der Grundlage ihrer Fitness zufällig aus der aktuellen Population ausgewählt. Die durch natürliche Selektion und Mutation entstandene neue Population wird in der nächsten Iteration des Algorithmus zur aktuellen Population.