Algorytmy genetyczne (GA) to szczególna klasa algorytmów ewolucyjnych (EA), która wykorzystuje techniki inspirowane biologi? ewolucyjn?, takie jak dziedziczenie, mutacja, selekcja i krzy?owanie. Algorytmy te opieraj? si? na zasadach doboru naturalnego i przetrwania najlepiej przystosowanych, jak stwierdzil Karol Darwin w O powstawaniu gatunków. Na?laduj?c procesy doboru naturalnego i przetrwania najlepiej przystosowanych, algorytmy genetyczne s? w stanie znale?c rozwi?zania rzeczywistych problemów, je?li zostaly one odpowiednio zakodowane. W niniejszej ksi??ce omówiono podstawy algorytmów genetycznych obejmuj?ce generowanie populacji, kodowanie, selekcj?, krzy?owanie, mutacj? i iteracje. Optymalizacja/maksymalizacja funkcji jest glównym punktem dyskusji w tej pracy. Chodzi o implementacj? wybranej funkcji fitness przy u?yciu ró?nych technik selekcji stosowanych w algorytmie genetycznym i porównanie ich na podstawie warto?ci fitness funkcji przy ró?nej liczbie iteracji. Praca ta b?dzie pomocna dla profesjonalistów i studentów/badaczy, którzy chc? uzyskac wgl?d w zrozumienie i wdro?enie procesu algorytmu genetycznego do rozwi?zywania problemów optymalizacyjnych.