(genetic algorithm, förkortas ibland GA) – program som löser problem genom att testa och förädla slumpmässigt framtagna lösningsförslag. Förebilden är den biologiska evolutionen med naturligt urval och mutationer. – Tekniken används på problem som inte kan lösas på rimlig tid med vanlig programmering, men där det är enkelt att utvärdera en föreslagen lösning (se NP). Program för genetiska algoritmer slumpar fram miljontals godtyckliga lösningar som testas. De bästa får ”para sig” med varandra (man sätter ihop ena halvan av en lösning med andra halvan av en annan) och ”avkomman” testas på samma sätt. Programmet gör också ”mutationer”, alltså slumpartade förändringar av existerande lösningar (detta för att förebygga suboptimering). – Genom att köra programmet om och om igen och bearbeta de bästa lösningarna kan man till sist få fram användbara lösningar på problem som annnars skulle vara ohanterliga. En förutsättning är att lösningen går att formulera i ett fast format, till exempel ett bestämt antal tecken. Tekniken har använts inom metallurgi (för att få fram legeringar med önskade egenskaper) och för planering och optimering (där ett visst antal element ska ordnas på bästa möjliga sätt). – Jämför med genetisk programmering.
[algoritmer] [forskning och experimentell teknik] [ändrad 9 januari 2018]