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'''유전 알고리즘'''(genetic algorithm)은 [[최적화 문제]]를 해결하는 기법의 하나로, [[전역 최적화]] 기법이다. [[진화생물학|생물의 진화]]를 모방한 기법인 [[진화 연산]]의 대표로서, 생명체에 적용되는 많은 방식을 차용하여, 변이([[돌연변이]]), 교차(교배) 연산 등이 존재하며, [[세대]], [[인구]]와 같은 용어도 사용한다.
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'''유전 알고리즘'''은 [[최적화 문제]]를 해결하는 기법의 하나로, [[전역 최적화]] 기법이다. [[진화생물학|생물의 진화]]를 모방한 기법인 [[진화 연산]]의 대표로서, 생명체에 적용되는 많은 방식을 차용하여, 변이([[돌연변이]]), 교차(교배) 연산 등이 존재하며, [[세대]], [[인구]]와 같은 용어도 사용한다.
== 개요 ==
인공 유전 시스템인 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)은 자연세계의 진화과정에 기초한 계산 모델로서 John Holland에 의해서 1975년에 개발된 전역적(Global)인 최적화 알고리즘이다.
 
유전 알고리즘은 이 중에서 가장 기본이 되고 대표적인 알고리즘으로, 자연과학, 공학 및 인문사회과학 분야에서 비선형 또는 계산 불가능한 복잡한 문제를 해결하는데 널리 응용되고 있다.
 
 
=== 용어 ===
* 세대 : 세대는 특정한 순간의 해의 집합을 의미한다. 각 세대의 해는 교배나 변이를 통해 다음 세대의 해를 만들어낸다.
* 인구 : 인구는 특정한 세대의 해의 개수를 의미한다.
* 유전 알고리즘은 '''유전자 알고리즘'''이라고도 한다. 그러나 유전 알고리즘은 유전 현상을 문제 해결이나 시뮬레이션에 이용하는 것일 뿐, 유전자의 이용에 초점을 두지 않는다. 따라서 {{lang|en|genetic algorithm}}을 유전자 알고리즘으로 번역한 것은 오역이라고 볼 수 있다.<ref>문병로, "쉽게 배우는 유전 알고리즘", 한빛미디어, 8쪽, 2008년</ref>
 
=== 요구 조건 ===

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