遺伝的アルゴリズム GA は、計算数学における最適化問題を解くために使用される探索アルゴリズムです。これは進化アルゴリズムの一種であり、もともとは遺伝、突然変異、自然選択、交配などの進化生物学の現象に基づいています。

遺伝的アルゴリズムは通常、コンピューター シミュレーションの形式で実装されます。最適化問題の場合、一定数の候補解がある場合、それを染色体として抽象的に表現して、集団をより良い解に向けて進化させることができます。通常、解はバイナリ (つまり、0 と 1 の文字列) で表現されますが、他の方法で表現することもできます。

進化は完全にランダムな個体集団から始まり、世代ごとに集団全体の適応度が評価され、適応度に基づいて新しい集団が生成されます。次の反復では現在の人口がアルゴリズムになります。