유전 알고리즘(GAs)는 자연 진화의 원리, 특히 다윈주의 '생존의 적자'와 유전적 재조합을 영감으로 삼은 확률적 전역 탐색 히어리스틱이다.

1. 표현 프레임워크

• 표준형 유전 알고리즘(이하 CGA):결정 변수를 이진수 또는 그레이 코드 문자열로 표현하여 인코딩한다.
• 실수형 유전 알고리즘(이하 RCGA):실수 벡터를 직접 조작하며, 연속 최적화 문제에서 보통 더 효율적이다.

2. 진화 루프

평가, 선택, 재생산의 반복 과정이다. 중요한 개념은 형질형 (인코딩된 비트 문자열/염색체)과 형태형 (실제 문제 공간에서 디코딩된 결정 변수 값) 사이의 구분이다.

이진 문자열에서 실수값 $x \in [a, b]$로의 매핑은 다음과 같다:

$$x = a + \frac{decimal\_value \times (b - a)}{2^L - 1}$$

여기서 $L$는 염색체의 비트 길이이다.