 Limbola likanisi ya générale oyo ezali sima ya ba algorithmes génétiques.
Ba algorithmes génétiques ezali lolenge ya optimisation mpe méthode ya recherche oyo e inspiré na processus ya sélection naturelle mpe évolution. Likanisi ya monene oyo ezali sima ya ba algorithmes génétiques ezali ya ko évoluer population ya ba solutions potentielles na problème moko, na tina ya koluka solution ya malamu koleka na problème oyo ezali na maboko. Population ya ba solutions potentielles ezali représenté na ensemble ya ba solutions candidats, moko na moko na yango ezali représenté na structure ya ba données oyo ezali analogique na chromosome. Na nsima, batalelaka ba chromosomes yango mpo na koyeba soki ezali malamu, oyo ezali ndenge oyo emonisaka ndenge oyo esilisaka mokakatano oyo ezali na mabɔkɔ. Na sima, nkola ya sika ya population esalemi na kopona ba chromosomes ya malamu koleka na population ya lelo mpe kosalela ba opérateurs génétiques ya crossover mpe mutation mpo na kosala ba chromosomes ya sika. Processus oyo ezongelamaka na ba génération ebele tii soki solution acceptable ekozwama soit algorithme ekokoma na nombre prévu ya ba génération. Na nzela ya processus oyo ya sélection, crossover, mpe mutation, population e évoluer, emati na moyenne ya fitness na tango, mpe e converger vers une solution optimale. Na komekolaka ba processus ya évolution, algorithme génétique ezali na makoki ya koluka ba espaces ya solution ya minene mpe ya complexe mpe koluka ba solutions efficaces na ba problèmes oyo ekoki kozala difficile ya ko résoudre na ba moyens mosusu.