ScholarGate
Assistent
Process / pipeline

Genetisch Algoritme — Evolutionaire Optimalisatie

Een genetisch algoritme (GA) is een populatiegebaseerde metaheuristische optimalisatiemethode, geïntroduceerd door John Henry Holland (1975), die de principes van natuurlijke selectie nabootst. Het onderhoudt een populatie van kandidaatoplossingen en verbetert deze iteratief door middel van selectie-, crossover- en mutatieoperatoren, wat het bijzonder krachtig maakt op discontinue, niet-convexe en multimodale zoekruimtes waar klassieke gradiëntgebaseerde methoden falen.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+23 more

Bronnen

  1. Holland, J.H. (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press. link
  2. Deb, K. (2001). Multi-Objective Optimization using Evolutionary Algorithms. Wiley. ISBN: 9780471873396

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 1). Genetic Algorithm — Evolutionary Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/optimization/genetic-algorithm

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Geciteerd door

ScholarGateGenetic Algorithm (Genetic Algorithm — Evolutionary Optimization). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/optimization/genetic-algorithm · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026