Nachweisdatensatz der Methode

Stochastic Genetic Algorithm

The Stochastic Genetic Algorithm (SGA) is a population-based metaheuristic that mimics biological evolution — selection, crossover, and mutation — to search for near-optimal solutions in complex, nonlinear, or combinatorial spaces. Its randomized operators make it robust to local optima and broadly applicable across engineering, scheduling, machine learning, and operations research.

Sources recorded, not reviewed

Quellendatensatz

Zitate wörtlich aus dem Quellendatensatz der Methode übernommen. Daraus wird keine Überprüfung auf Claim-Ebene abgeleitet.

Stochastic Genetic Algorithm — Randomized evolutionary search for combinatorial and continuous optimization

Taxonomischer Methodendatensatz · process-pipeline / simulation

Holland, J. H. (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press, Ann Arbor. · ISBN 978-0262581110
Goldberg, D. E. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley, Reading, MA. · ISBN 978-0201157673

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