आनुवंशिक एल्गोरिथ्म का क्रियान्वयन एक कंप्यूटर सिमुलेशन में किया जाता है, जिसमें एक समस्या के अनुकूलन के लिए उम्मीदवार के समाधान (व्यक्ति, प्राणी या लक्षण प्रारूप (phenotype) कहलाता है) के सार प्रतिनिधित्व (जो जीनोम का जीनोटाईप (जीन प्रारूप) या गुणसूत्र कहलाता है) की एक आबादी बेहतर हल विकसित करती है। 

परंपरागत रूप से, समाधान को 0 और 1 की श्रृंखला के रूप में द्विआधारी (binary) में व्यक्त किया जाता है, लेकिन अन्य एनकोडिंग भी संभव है। 
विकास आमतौर पर यादृच्छिक रूप से उत्पन्न हुए व्यक्तियों से शुरू होता है और पीढियों में होता है। 

प्रत्येक पीढी में, प्रत्येक व्यक्ति की फिटनेस का मूल्यांकन किया जाता है, वर्तमान आबादी से स्टोकेस्टिक रूप से कई व्यक्तियों का चयन किया जाता है (उनकी फिटनेस यानि स्वास्थ्य के आधार पर) और नयी आबादी के निर्माण के लिए उनमें संशोधन किया जाता है (पुनर्संयोजन और संभवतया यादृच्छिक रूप से उत्परिवर्तित). 

इसके बाद एल्गोरिथ्म की अगले चरण में नयी आबादी का उपयोग किया जाता है। 

सामान्यतः, एल्गोरिथ्म तब ख़त्म होता है जब या तो पीढियों की अधिकतम संख्या उत्पन्न हो चुकी हो या आबादी के लिए एक संतोषजनक फिटनेस का स्तर प्राप्त किया जा चुका हो. 

यदि एल्गोरिथ्म की समाप्ति पीढियों की अधिकतम संख्या के कारण हुई है, तो एक संतोषजनक समाधान प्राप्त हो सकता है या नहीं भी हो सकता है। 

आनुवंशिक एल्गोरिथ्म जैव सूचना (bioinformatics), फाइलोजेनेटिक्स, कम्प्यूटेशनल विज्ञान, अभियांत्रिकी (engineering), अर्थशास्त्र (economics), रसायन विज्ञान (chemistry), विनिर्माण (manufacturing), गणित (mathematics), भौतिकी (physics) और अन्य क्षेत्रों में अनुप्रयोग प्राप्त करता है।
एक प्रारूपिक आनुवंशिक एल्गोरिथ्म के लिए आवश्यक है:
समाधान का एक मानक प्रतिनिधित्व बिट की एक एरे (सारणी) है। अन्य प्रकार और सरंचनाओं के एरे को आवश्यक रूप से सामान तरीके से प्रयुक्त किया जा सकता है। मुख्य गुण जो इन आनुवंशिक प्रतिनिधित्वों को सुविधाजनक बनाता है, वह यह है कि उनके भाग उनके निश्चित आकार के कारण आसानी से संरेखित हो जाते हैं, जो साधारण क्रोसोवर क्रियाविधि को आसान बनाता है।

चर लंबाई प्रतिनिधित्व का भी उपयोग किया जा सकता है, लेकिन इस मामले में क्रोसओवर क्रियान्वयन अधिक जटिल हो जाता है। 

वृक्ष के प्रकार के प्रतिनिधित्व आनुवंशिक प्रोग्रामिंग में प्रकट होते हैं और प्रतिनिधित्व से प्राप्त ग्राफ विकासवादी प्रोग्रामिंग में प्रकट होते हैं। 

फिटनेस फंक्शन को आनुवंशिक प्रतिनिधित्व पर परिभाषित किया जाता है और यह प्रतिनिधित्व के समाधान की "गुणवत्ता" का मापन करता है। 

फिटनेस फंक्शन हमेशा समस्या पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, नेप्सेक समस्या में कोई व्यक्ति ऑब्जेक्ट के कुल मान को अधिकतम करना चाहता है जिसे किसी निश्चित क्षमता के नेप्सेक में रखा जा सकता है। 
एक समाधान की अभिव्यक्ति बिट्स की एक एरे हो सकती है, जहां प्रत्येक बिट एक भिन्न ऑब्जेक्ट को अभिव्यक्त करता है और बिट का मान (0 या 1) अभिव्यक्त करता है कि ऑब्जेक्ट नेप्सेक में है या नहीं. 

ऐसी प्रत्येक अभिव्यक्ति मान्य नहीं होती है, क्योंकि ऑब्जेक्ट का आकार नेप्सेक की क्षमता से अधिक हो एकता है। 
समाधान की "फिटनेस" नेप्सेक में सभी ओब्जेक्ट्स के मान के योग के बराबर है यदि अभिव्यक्ति मान्य है या अन्यथा 0 है। 
कुछ समस्याओं में, फिटनेस के व्यंजक को परिभाषित करना या तो मुश्किल होता है या फिर असंभव होता है; इन मामलों में, इंटरेक्टिव आनुवंशिक एल्गोरिथ्म का उपयोग किया जाता है। 
एक बार जब हम आनुवंशिक अभिव्यक्ति और फिटनेस फंक्शन को परिभाषित कर लेते हैं, GA समाधान की आबादी को शुरू करने के लिए आगे बढ़ता है, फिर उत्परिवर्तन, क्रोसोवर, उत्क्रमण और चयन ऑपरेटरों के माध्यम से इसमें सुधार करता है।

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