ALGORITHME JENETIQUE
الگوریتم ژنتیک، یک روش بهینه‌سازی الهام‌گرفته از فرآیندهای طبیعی انتخاب و تکامل است. این الگوریتم‌ها، به‌ویژه در حل مسائل پیچیده و غیرخطی، کاربرد گسترده‌ای دارند.
در ابتدا، یک جمعیت اولیه از راه‌حل‌ها ایجاد می‌شود. این جمعیت به‌طور تصادفی تولید می‌شود و حاوی جواب‌های مختلفی است. سپس، هر یک از این راه‌حل‌ها بر اساس یک تابع هدف ارزیابی می‌شوند. این تابع، نشان‌دهنده کیفیت هر راه‌حل است.
سپس به مرحله انتخاب می‌رسیم. در این مرحله، راه‌حل‌های مناسب‌تر انتخاب می‌شوند تا به نسل بعدی منتقل شوند. انتخاب می‌تواند به شیوه‌های مختلف انجام گیرد، مانند انتخاب تصادفی یا انتخاب بر اساس شایستگی.
در مرحله بعد، عملگرهای ژنتیکی، مانند ترکیب (Crossover) و جهش (Mutation)، به کار گرفته می‌شوند. ترکیب، دو والد را به یکدیگر متصل می‌کند تا فرزندان جدیدی به‌وجود آورد. جهش نیز به تغییرات کوچک در یک راه‌حل می‌پردازد. این تغییرات به تنوع جمعیت کمک می‌کنند.
در نهایت، این روند تکرار می‌شود. به‌عبارتی دیگر، جمعیت جدید دوباره ارزیابی می‌شود و فرآیند انتخاب و ترکیب ادامه می‌یابد. این چرخه تا زمانی که یک راه‌حل بهینه یا رضایت‌بخش پیدا شود، ادامه خواهد داشت.
الگوریتم ژنتیک، در زمینه‌های مختلفی نظیر مهندسی، اقتصاد، و علوم کامپیوتر کاربرد دارد. به‌عنوان مثال، در طراحی شبکه‌ها و برنامه‌ریزی تولید، این الگوریتم می‌تواند به بهبود کارایی و کاهش هزینه‌ها کمک کند.
بنابراین، الگوریتم ژنتیک به عنوان یک ابزار قدرتمند برای حل مسائل پیچیده شناخته می‌شود. این الگوریتم به دلیل قابلیت‌های خود در یافتن راه‌حل‌های بهینه، به‌ویژه در شرایطی که راه‌حل‌ها غیرقابل پیش‌بینی هستند، به شدت مورد توجه قرار گرفته است.
