algorithmes génétiques GA est un algorithme de recherche utilisé en mathématiques computationnelles pour résoudre des problèmes d'optimisation. Il s’agit d’un type d’algorithme évolutionniste, qui s’inspire à l’origine de certains phénomènes de la biologie évolutive, notamment l’hérédité, la mutation, la sélection naturelle et l’hybridation.

Les algorithmes génétiques sont généralement mis en œuvre sous forme de simulation informatique. Pour un problème d'optimisation, lorsqu'il existe un certain nombre de solutions candidates, elles peuvent être représentées abstraitement sous forme de chromosomes pour permettre à la population d'évoluer vers une meilleure solution. Habituellement, la solution est exprimée en binaire (sous la forme d'une chaîne de 0 et de 1), mais elle peut être exprimée d'autres manières.

L’évolution provient d’une population d’individus complètement aléatoire et se produit ensuite génération après génération. À chaque génération, la condition physique de l’ensemble de la population est évaluée et plusieurs individus sont sélectionnés au hasard dans la population actuelle en fonction de leur condition physique. La nouvelle population générée par sélection naturelle et mutation deviendra la population actuelle dans la prochaine itération de l'algorithme.