Trong sinh hoạt hàng ngày, thƣờng gặp nhiều vấn đề từ đơn giản đến phức tạp. Có những vấn đề liên quan đến sinh hoạt cá nhân nhƣ chọn trƣờng cho con em, tìm lộ trình ngắn nhất để đi làm mỗi ngày hoặc những vấn đề liên quan đến công việc tại cơ quan nhƣ: Phân công nhiệm vụ, hoạch định chƣơng trình chạy máy để tận dụng khả năng các dụng cụ, bảo đảm chất lƣợng và thỏa mãn yêu cầu của khách hàng.
Để giả quyết vấn đề ở nhiều trƣờng hợp chúng ta có vô số giải pháp nhƣng không có giải pháp nào đem lại hiệu quả cao, những trƣờng hợp quá phức tạp không có giải pháp nào trƣớc mắt hay không biết phải bắt đầu tìm kiếm từ đâu.
Để giả quyết vấn đề thƣờng dựa vào các phƣơng thức sau đây:
1. Dựa trên các công thức toán học hay những định luật khoa học (tiếp cận chính xác).
2. Dựa theo ý kiến của các chuyên gia lĩnh vực (tiếp cận kinh nghiệm). 3. Dựa theo sự tiến hóa, bắt chƣớc lối cải thiện thích nghi mà con ngƣời hay sinh vật nói chung, đã dùng để tồn tại và phát triển (tiếp cận thử và sai)
Phƣơng thức dựa trên các công thức toán học hay những đáp số rất chính xác. Tuy nhiên yếu điểm chính của nó là phải tìm ra công thức hay giả tƣởng những điều kiện hoạt động cho giống với thực tế, điều này không thể thực hiện một cách dễ dàng và nhanh chóng.
Trong những năm 70, mạng Noron nhân tạo, Logic mờ cùng với thuật giải di truyền đƣợc nghiên cứu và áp dụng thành công trong việc giải quyết các trƣờng hợp phức tạp.
Tiến hóa cho thích nghi không có nghĩa là luôn luôn tìm ra giải pháp tuyệt đối cho vấn đề, nhƣng có thể chỉ là tƣơng đối trong điều kiện cho phép.
Chƣơng này sẽ trình bày về cơ sở của giải thuật di truyền, các cải tiến của giải thuật di truyền, ứng dụng của giải thuật di truyền vào việc giải bài toán tối ƣu, kết hợp mạng Hopfield và giải thuật di truyền giải bài toán tối ƣu.
2.4.1. Các tính chất đặc thù của thuật giải di truyền
1. Giải thuật di truyền (GA) lập luận mang tính chất ngẫu nhiên (stochastic), thay vì xác định (deterministic) nhƣ toán học giải tích.
2. GA duyệt xét toàn bộ các giải pháp, sau đó chọn lấy giải pháp tƣơng đối tốt nhất dựa trên hệ số thích nghi.
3. GA không để ý đến chi tiết vấn đề, trái lại chỉ chú ý đến giải pháp, đặc biệt là dãy số tƣợng trƣng cho giải pháp.
4. GA rất thích hợp cho việc tìm kiếm giải đáp cho vấn đề, hay tìm điều kiện tối ƣu cho việc điều hành, và phân nhóm những giải pháp có đƣợc[3].