Список проголосовавших за комментарий "Марсель, всё очень просто на самом деле. Возьмём простой пример — мы подбираем два параметра системы, пусть они будут однобайтовыми. Начинается всё с того, что мы берём, например, 10 (это размер популяции) пар параметров и присваиваем им всем случайные значения. Дальше мы прогоняем для каждой пары параметров значения фитнесс-функции (эффективность каждой пары параметров, прибыль после прогона системы при этих значениях параметров.) Первая итерация закончена.<br/> <br/> Теперь нужно получить новые значения параметров. Для этого используются операторы скрещивания и мутации. Выглядит это так — каждая пара параметров представляется в двоичном виде (или его разновидности — в коде Грэя). При скрещивании параметры обмениваются произвольными небольшими участками нулей и единиц:<br/> <br/> было 10010111-00101010<br/> стало 10001111-00100110<br/> (переставили в каждом группу из двух бит)<br/> <br/> При мутации участки двоичного кода заменяются новыми случайными последовательностями. После этого процесс повторяется. Самые плохие результаты из популяции удаляются, лучшие остаются. Таким образом, мы быстро выходим на самые лучшие наборы параметров.<br/> <br/> В обычном режиме на каждом поколении все пары отличны от предыдущих. Для улучшения процесса можно оставлять пару-тройку самых лучших, элиту — это и называется «стратегия элитизма».<br/> <br/> В первом приближении так."