Từ trước đến nay, trong các nghiên cứu và ứng dụng tin học đã xuất hiện nhiều bài toán chưa tìm ra được phương pháp giải nhanh và hợp lý. Phần lớn đó là các bài toán tối ưu nảy sinh trong các ứng dụng. Để giải các bài toán này người ta thường phải tìm đến một giải thuật hiệu quả mà kết quả thu được chỉ là xấp xỉ tối ưu. Trong
nhiều trường hợp chúng ta có thể sử dụng giải thuật xác suất, tuy không bảo đảm kết quả tối ưu nhưng có thể chọn các giá trị sao cho sai số đạt được sẽ nhỏ như mong muốn.
Theo lời giải xác suất, việc giải bài toán quy về quá trình tìm kiếm trên không gian tập hợp các lời giải có thể. Tìm được lời giải tốt nhất và quá trình được hiểu là tối ưu. Với miền tìm kiếm nhỏ, một số thuật toán cổ điển được sử dụng. Tuy nhiên đối với các miền lớn, phải sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo đặc biệt, giải thuật di truyền là một trong những công cụ đó. Ý tưởng của GA là mô phỏng những gì mà tự nhiên đã thực hiện. GA hình thành dựa trên quan niệm cho rằng: quá trình tiến hoá tự nhiên là quá trình hoàn hảo nhất, hợp lý nhất và tự nó đã mang tính tối ưu.
Giải thuật di truyền áp dụng quá trình tiến hóa tự nhiên để giải các bài toán tối ưu trong thực tế (từ tập các lời giải có thể ban đầu thông qua nhiều bước tiến hóa hình thành các tập hợp mới với lời giải tốt hơn và cuối cùng sẽ tìm được lời giải gần tối ưu) [4].
Những vấn đề căn bản được đặt ra là: Áp dụng di truyền tự nhiên vào giải thuật di truyền như thế nào? Cách biểu diễn tập hợp các lời giải ra sao? Chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết vấn đề này trong phần tiếp theo.
