CEVAP: Genetik algoritmalar, karmaşık kombinasyonel optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılan doğal seleksiyon mekaniği tabanlı arama tekniklerini temsil etmektedir. Bu algoritmalar Darwin’in evrim teorisine olan benzerlikten geliştirilmiş olup, temel prensibi en uygun olanın hayatta kalmasıdır. Genetik algoritmalar söz konusu olduğunda geleneksel arama tekniklerinin aksine arama işlemi, bir çözüm popülasyonuna paralel olarak yürütülür. İlk adımda ele alınan maksimizasyon (veya minimizasyon) problemine ilişkin çeşitli çözümler üretilir. Sonraki adımda bu çözümlerin değerlendirmesi, yani amaç fonksiyonu (maliyet) açısından hesaplaması yapılır. Daha iyi uyum sağlayan (amaç fonksiyonu değeri) iyi sonuçlardan bazıları daha ileri seviye değerlendirme tabi tutulur. Kalan çözümler değerlendirmeden çıkartılır. Seçilen çözümler üreme, çapraz geçiş ve mutasyon evrelerinden geçer. Bunun ardından yeni bir çözüm jenerasyonu üretilir, bunu yeni bir jenerasyon takip eder ve böylece gider. Her bir yeni jenerasyonunun, öncekinden daha iyi olması beklenir. Ön tanımlı durma koşulu karşılandığında yeni jenerasyon üretimi durur. Ele alınan problemin nihai çözümü, arama sırasında oluşturulan en iyi çözümdür.