Генетические алгоритмы (ГА) — это стохастические глобальные эвристики поиска, вдохновленные принципами естественного отбора, в частности «выживанием сильнейшего» Дарвина и генетической рекомбинацией.

1. Структуры представления

• Канонические ГА: Используют двоичные или коды Грея для кодирования переменных решений.
• Реальные кодированные ГА (RCGA): Непосредственно манипулируют векторами с плавающей точкой, что часто делает их более эффективными для непрерывной оптимизации.

2. Эволюционный цикл

Итеративный процесс оценки, отбора и воспроизводства. Критически важным понятием является различие между генотипом (закодированная битовая строка/хромосома) и фенотипом (значением декодированной переменной решения в реальном пространстве задачи).

Преобразование из двоичной строки в вещественное значение $x \in [a, b]$ задается формулой:

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

Где $L$ — длина битов хромосомы.