Với cách biểu diễn biến nêu trên, để tìm lời giải tối ưu của bài toán cực tiểu hàm với n biến có thể thực hiện thuật giải như sau:
Hình 1.2. Các bước của thuật giải di truyền cho bài toán tối ưu hàm
Bƣớc 1: Khởi tạo quần thể các nhiễm sắc thể nhằm thiết lập số lượng nhiễm sắc thể ngẫu nhiên ban đầu dưới dạng chuỗi nhị phân với kích cỡ quần thể bằng pop_size xác định trước
Bƣớc 2: Xác định giá trị thích nghi (fitness value) của từng nhiễm sắc thể.
Bƣớc 3: Sao chép lại các nhiễm sắc thể dựa vào giá trị thích nghi của chúng và tạo ra những nhiễm sắc thể mới bằng việc kết hợp các nhiễm sắc thể hiện tại (dùng các toán tử lai ghép, đột biến, tái kết hợp)
Bƣớc 4: Loại bỏ những thành viên không thích nghi trong quần thể.
Bƣớc 5: Chèn những nhiễm sắc thể mới vào quần thể để hình thành một quần thể mới.
Tiếp tục cho đến khi đạt được điều kiện định trước (thường sau một số vòng lặp xác định khi không tìm được cải tiến tốt hơn dựa vào tốc độ máy tính và độ chính xác yêu cầu)
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Thuật giải di truyền cài đặt theo mô tả trên có thể giải quyết bài toán tối ưu bất kỳ (cực tiểu hóa hàm mục tiêu) với n biến vào. Tuy nhiên, với số lượng biến vào khá nhiều, các giá trị hàm mục tiêu đạt được thường không gần với kết quả tối ưu thực sự. Để khắc phục vấn đề này, có thể tăng số lượng vòng lặp, hy vọng trong những thế hệ muộn mằn sẽ hình thành những con cháu với độ thích nghi cao ứng với giá trị hàm mục tiêu gần kết quả tối ưu thực sự nhất.