Algorytm genetyczny to technika optymalizacji i poszukiwania rozwiązań, inspirowana procesem ewolucji biologicznej. Jest to forma algorytmu ewolucyjnego, który wykorzystuje mechanizmy selekcji naturalnej, krzyżowania i mutacji w celu generowania rozwiązania problemów. Proces ten zaczyna się od stworzenia populacji potencjalnych rozwiązań, zwanych chromosomami, które są oceniane na podstawie funkcji przystosowania.
Najlepsze rozwiązania są wybierane do reprodukcji, a następnie krzyżowane, aby stworzyć nowe, potencjalnie lepsze rozwiązania. Mutacje wprowadzają losowe zmiany, co pozwala na eksplorację nowych obszarów przestrzeni rozwiązań. Algorytmy genetyczne są stosowane w różnych dziedzinach, takich jak optymalizacja, sztuczna inteligencja, inżynieria i analiza danych, ponieważ efektywnie rozwiązują złożone problemy, które są trudne do rozwiązania tradycyjnymi metodami.