遗传算法：评论、实现和应用-研究论文

如今，遗传算法（GA）作为一种自适应技术在工程教学中得到了广泛的应用，以学习和解决复杂的问题和问题。 它是一种元启发式方法，用于解决混合计算挑战。 GA 利用选择、交叉和变异算子来有效管理搜索系统策略。 该算法源自自然选择和遗传学概念。 GA 是对历史数据支持的随机搜索的智能使用，以在覆盖框架内改进结果的区域中进行搜索。 此类算法广泛用于维持高质量React以优化问题和问题调查。 这些技术被认为是某种统计调查过程，用于搜索合适的解决方案或阻止针对优化或搜索挑战的准确策略。 这些技术是根据自然选择或遗传学原理产生的。 对于随机测试，历史信息提供智能奴役，以继续将搜索从改进​​的功能区域移出以处理结果。 它是一类使用受行为科学影响的方法，如年金、基因、偏好或组合（有时称为杂交）的进化历史启发式方法。 这种方法似乎是寻找问题优化解决方案的宝贵工具。 在本文中，作者探讨了 GAs、它在工程教学中的作用、它正在使用的新兴领域及其实施。