Overview

Algorytmy sztucznej inteligencji byly świetne w ich zastosowaniu w życiu praktycznym. Po udanym zastosowaniu różnych technik obliczeniowych, pojawila się silna potrzeba rozwoju Inteligentnych Systemów i tym samym rozpoczęla się nowa era Soft Computing. Algorytm genetyczny jest jedną z takich miękkich technik obliczeniowych, która naśladuje naturę i posiada caly potencjal techniki obliczeniowej. Algorytmy genetyczne są algorytmami obliczeniowymi skonstruowanymi w analogii do procesu ewolucji. Algorytmy genetyczne są klasą stochastycznych metod wyszukiwania, które próbują znaleźc dobre rozwiązania dla trudnych problemów z optymalizacją poprzez naśladowanie naturalnej ewolucji. W ciągu ostatnich trzech dekad algorytmy genetyczne okazaly się skuteczne w rozwiązywaniu wielorakich problemów z bardzo różnych dziedzin, w tym optymalizacji, automatycznego programowania, projektowania ukladów elektronicznych, telekomunikacji, sieci, finansów, ekonomii, analizy obrazu, przetwarzania sygnalów, muzyki i sztuki. Dzięki tym zastosowaniom algorytmów genetycznych możliwe jest wykorzystanie algorytmów genetycznych w inżynierii oprogramowania w celu zautomatyzowania procesu testowania.