Los algoritmos genéticos son métodos adaptativos que pueden usarse para resolver problemas de búsqueda y optimización, basados en el proceso genético de los organismos vivos. A lo largo de las generaciones, las poblaciones evolucionan en la naturaleza de acorde con los principios de la selección natural y la supervivencia de los más aptos, postulados por Charles Darwin. Por imitación de este proceso, los algoritmos genéticos son capaces de ir creando soluciones para problemas del mundo real. La evolución de dichas soluciones hacia valores óptimos del problema depende en buena medida de una adecuada codificación de las mismas. Un algoritmo genético consiste en una función matemática que toma como entradas a los ejemplares y retorna como salidas cuáles de ellos deben generar descendencia para la nueva generación. Son tres operadores básicos los que dirigen la búsqueda en estos algoritmos. La función de selección predispone la búsqueda hacia soluciones prometedoras. La calidad de cada individuo viene dada por la función de adaptabilidad, que será específica al problema a resolver. Las funciones de apareamiento y mutación introducen variaciones al realizar combinaciones en el conjunto actual de soluciones prometedoras.
