Giải thuật gen (Genetic Algorithm - GA) lμ cũng lμ một cách khoa học kỹ thuật học ở tự nhiên. Khác với lý thuyết về ANN, bắt ch−ớc cấu trúc vμ hoạt động của não ng−ời vμ lý thuyết về FL, bắt ch−ớc cách t− duy của ng−ời, lý thuyết vμ kỹ thuật GA đ−ợc rút ra từ quá trình tiến hóa của giới sinh vật, từ ph−ơng pháp chọn lọc tự nhiên, đ−ợc C. R. Darwin (1809-1882) tổng kết thμnh nguyên tắc "khôn sống mống chết "
(Survival of the Fittest) vμ sau đó đ−ợc các nhμ sinh vật học tổng kết trong các học
thuyết về di truyền. Các nguyên tắc cơ bản về chọn lọc vμ di truyền có thể đ−ợc tóm tắt nh− sau [18]:
1- Để có thể tồn tại vμ phát triển, sinh vật không ngừng tiến hóa để thích ứng với môi tr−ờng sống luôn luôn biến động;
2- Những cá thể sinh vật thích ứng (Fitted) tốt sẽ sống sót (Survive) vμ đ−ợc nối dõi, những cá thể thích ứng kém sẽ không đ−ợc nối dõi hoặc bị chết;
3- Những đặc tính của các cá thể −u tú nhất (Fittest) sẽ đ−ợc di truyền cho đời con. Sự chọn lọc vμ di truyền cho các thế hệ sau nữa đ−ợc tiếp tục theo các vòng lặp, khiến cho các thế hệ con cháu luôn có các đặc tính tốt hơn các thế hệ tr−ớc;
4- Sự chọn lọc tự nhiên xảy ra hết sức chậm vμ chịu nhiều tác động ngẫu nhiên. Để nhanh chóng tạo ra các giống sinh vật tốt theo mục tiêu riêng của mình, con ng−ời đã tác động vμo quá trình chọn lọc vμ di truyền, tạo ra ph−ơng pháp chọn
lọc nhân tạo.
Có thể nói quá trình chọn lọc nói trên lμ quá trình tối −u hóa, nghĩa lμ từ một tập hợp các đối t−ợng hay các ph−ơng án có thể, chọn lấy một hay một số đối t−ợng hay ph−ơng án tốt nhất theo mục tiêu xác định.
Kỹ thuật tính toán tiến hóa (Evolutionary Computing - EC) bắt ch−ớc các nguyên tắc nói trên, có kế thừa các thuật toán tìm kiếm, chọn lọc, tối −u hóa truyền thống để nhận đ−ợc kết quả nhanh hơn, chính xác hơn, tin cậy hơn. Cũng nh− các công cụ tính toán mềm khác, EC có −u thế so với các ph−ơng pháp tính toán truyền thống khi xử lý các hệ MIMO, phi tuyến, rời rạc.
GA lμ một nhánh của tính toán tiến hóa, các kỹ thuật cơ bản của nó do John Holland (ĐH Michigan) trình bμy một cách có hệ thống trong cuốn "Sự thích nghi
trong thiên nhiên vμ các hệ thống nhân tạo" vμo năm 1975. Các ứng dụng chính của
GA lμ tối −u hóa, trong cơ khí, điều khiển, điện tử, kinh tế, y học,...