출력에서 볼 수 있듯이, 우리의 알고리즘은 때때로 로컬 최적의 솔루션에 갇혀, 이것은 피트니스 점수 계산 알고리즘을 업데이트하거나 돌연변이 및 크로스 오버 연산자조정하여 더 향상 될 수있다. 1950년, 앨런 튜링은 진화의 원리와 평행을 이를 수 있는 „학습 기계”를 제안했습니다. [33] 진화의 컴퓨터 시뮬레이션은 1954년 뉴저지 주 프린스턴에 있는 고급 연구 연구소에서 컴퓨터를 사용하던 닐스 알 바리첼리의 연구와 함께 시작되었다. [34] [35] 그의 1954년 출판물은 널리 주목되지 않았다. 1957년부터 호주의 정량유전학자 알렉스 프레이저(Alex Fraser)는 측정 가능한 특성을 제어하는 여러 개의 동위가 있는 유기체의 인공 선택 시뮬레이션에 관한 일련의 논문을 발표했습니다. 이러한 시작부터 생물학자들에 의한 진화의 컴퓨터 시뮬레이션은 1960년대 초에 더 일반화되었고, 그 방법은 프레이저와 버넬(1970)[37]과 크로스비(1973)에 의해 책에 기술되었다. [38] 프레이저의 시뮬레이션은 현대 유전 알고리즘의 필수 요소를 모두 포함했다. 또한, 한스-요아킴 브레머만은 1960년대에 일련의 논문을 발표했으며, 최적화 문제, 재조합, 돌연변이 및 선택을 위한 솔루션 의 집단을 채택했습니다. Bremermann의 연구는 또한 현대 유전 알고리즘의 요소를 포함했습니다. [39] 리처드 프리드버그, 조지 프리드먼, 마이클 콘래드 등 주목할 만한 초기 개척자들도 있다.

많은 초기 논문은 Fogel (1998)에 의해 전재됩니다. [40] 내가 유전 알고리즘을 사용 https://www.doc.ic.ac.uk/~nd/surprise_96/journal/vol1/hmw/article1.html https://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_algorithm https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_genetic_algorithm_applications 참조 (로 뿐만 아니라 몇 가지 관련 기술) MMO에 대 한 지불 도난 된 신용 카드를 사용 하 여 금 농민을 유지 하려고 하는 위험 관리 시스템에 대 한 최상의 설정을 결정 합니다. 이 시스템은 „알려진” 값(사기 여부)을 가진 수천 건의 거래를 취하고 너무 많은 거짓 긍정없이 사기 거래를 올바르게 식별하는 것이 최선의 조합이 무엇인지 알아낼 것입니다. 유전 알고리즘은 실제 세계에서 많은 응용 프로그램이 있습니다. 여기에 흥미로운 응용 프로그램의 일부를 나열했지만, 그들 각각을 설명하는 것은 나에게 여분의 기사가 필요합니다. 직장에서 M 작업과 N DSP가 주어지면 DSP에 작업을 할당하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? „최고”는 „가장 많이 로드된 DSP의 부하를 최소화”로 정의했습니다. 다양한 유형의 작업이 있었고, 다양한 작업 유형은 할당 된 위치에 따라 다양한 성능 파급 효과가 있었기 때문에 작업 대 DSP 할당 세트를 „DNA 문자열”로 인코딩 한 다음 유전 알고리즘을 사용하여 최상의 할당을 „번식”했습니다. 문자열 내가 할 수 있었다.