File:Estimation_of_Distribution_Algorithm_animation.gif · Wikimedia Commons · See Wikimedia Commons
генетический алгоритм
Sign in to saveAlso known as optimize problem, GA
competitive algorithm for searching a problem space
A genetic algorithm is a search method that works like evolution—it starts with many possible solutions, tests which ones work best, and then combines and modifies the winning solutions to find even better answers. This approach matters because it can tackle complex problems where traditional methods get stuck, making it useful for everything from engineering design to scheduling tasks.
AI-generated from the Wikipedia summary — may contain errors.
Research
53,490 papers- Hybrid quantum search with genetic algorithm optimization.PeerJ. Computer science · 2024
- Genetic Algorithm-Enhanced Direct Method in Protein Crystallography.Molecules (Basel, Switzerland) · 2025
- Voice recognition enhancement by genetic algorithm.Heliyon · 2024
- Student timetabling genetic algorithm accounting for student preferences.PeerJ. Computer science · 2023
- Calibration of an Adaptive Genetic Algorithm for Modeling Opinion Diffusion.Algorithms · 2022
via PubMed
Wikidata facts
- Instance of
- algorithm
Show 2 more facts
- topic's main category
- Category:Genetic algorithms
- inception
- 1975-00-00
via Wikidata · CC0
Article · Русский
Генети́ческий алгори́тм (англ. genetic algorithm) — эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, аналогичных естественному отбору в природе. Является разновидностью эволюционных вычислений, с помощью которых решаются оптимизационные задачи с использованием методов естественной эволюции, таких как наследование, мутации, отбор и кроссинговер. Отличительной особенностью генетического алгоритма является акцент на использование оператора «скрещивания», который производит операцию рекомбинации решений-кандидатов, роль которой аналогична роли скрещивания в живой природе.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA