జన్యు అల్గోరిథం
ఒక జన్యు అల్గోరిథం (GA) అనేది ఆప్టిమైజేషన్ కొరకు కచ్చితమైన లేదా దరిదాపు పరిష్కారాలను వెతకటానికి మరియు సమస్యలను శోదించటానికి కంప్యూటింగ్లో ఉపయోగించిన ఒక శోధన వృత్తి రహస్యం. జన్యు అల్గోరిథాలు ప్రపంచ శోధన హ్యూరిస్టిక్లు వలె విభజింపబడ్డాయి. జన్యు ఆల్గోరిథమ్స్ అనేవి ఎవోల్యూషనరీ ఆల్గోరిథమ్స్ (EA) యొక్క ఒక నిర్దిష్ట తరగతికి చెందినవి, ఇవి ఇన్హీరిటేన్స్, మ్యుటేషన్, సెలెక్షన్ మరియు క్రాస్ఓవర్ వంటి ఎవోల్యూషనరీ జీవశాస్త్రంచే స్ఫూర్తి పొందిన వృత్తి రహస్యాలను ఉపయోగిస్తాయి.
జన్యు అల్గోరిథాలు ఒక కంప్యూటర్ ప్రోత్సాహకంలో అమలుచెయ్యబడతాయి, ఇందులో ఒక సమర్ధమైన సమస్యకి వ్యక్తి పరిష్కారాలు (వ్యక్తులు, జీవులు లేదా ఫీనోటైపు ) యొక్క సారాంశ ప్రతిబింబాల (క్రోమోజోములు లేదా జన్యువు యొక్క జీనోటైపు అని పిలువబడుతుంది) జనాభా ఇంకా మంచి పరిష్కారాల వైపుగా ఉద్భవిస్తుంది. సంప్రదాయబద్దంగా, పరిష్కారాలు 0s మరియు 1s ల యొక్క తీగలు వలె రెండు విధాలుగా చూపించబడతాయి కానీ ఇతర సంకేతాలు రాయటం కూడా సాధ్యమే. ఒక పరిణామము అనేది సాధారణంగా ఒక క్రమపద్దతి లేకుండా ఉత్పత్తి చెయ్యబడ్డ వ్యక్తుల యొక్క జనాభా నుండి మొదలవుతుంది మరియు తరాలలో జరుగుతుంది. ప్రతీ తరంలో జనాభాలో ప్రతీ ఒక్క వ్యక్తి ఆరోగ్యం కూడా పరీక్షించబడుతుంది, ప్రస్తుత జనాభా నుండి పలు వ్యక్తులు సంబంధిత మార్గాల ద్వారా ఎంపిక చెయ్యబడతారు (వారి ఆరోగ్యం ఆధారంగా) మరియు ఒక నూతన జనాభా ఏర్పరచటానికి (తిరిగి జత చెయ్యబడతారు మరియు సాధ్యమైనంత వరకు ఒక క్రమ పద్ధతి లేకుండా గన్యువులలో మార్పు చెయ్యబడతారు) మార్పు చెయ్యబడతారు. అప్పుడు ఆ నూతన జనాభా అల్గోరిథం యొక్క తరువాత మళ్ళా వచ్చే విషయంలో ఉపయోగించబడుతుంది. సాధారణంగా, ఒక గరిష్ఠ సంఖ్యలో తరాలు ఉత్పత్తి అయినప్పుడు అల్గోరిథం ఆగిపోతుంది లేదా జనాభా కొరకు ఒక తృప్తికరమైన ఆరోగ్య స్థాయిని చేరుకున్నప్పుడు ఆగిపోతుంది. ఒకవేళ తరాల యొక్క ఒక గరిష్ఠ స్థాయికి చేరుకోవటం వల్ల అల్గోరిథం ఆగిపోతే, ఒక తృప్తికరమైన పరిష్కారం అనేది లభించవచ్చు లేదా లభించకపోవచ్చు.
జన్యు అల్గోరిథాలు బయోఇన్ఫర్మేటిక్స్, ఫైలోజెనెటిక్స్, కంప్యుటేషనల్ సైన్సు, ఇంజనీరింగ్, ఆర్థికశాస్త్రం, రసాయశాస్త్రం, తయారీ, సంఖ్యాశాస్త్రం, భౌతికశాస్త్రం మరియు ఇతర విభాగాల్లో తమ ఉపయోగాలు కలిగి ఉన్నాయి.
ఒక క్లిష్టమైన జన్యు అల్గోరిథం ఈ క్రింది వాటిని కోరుకుంటుంది :పరిష్కారం యొక్క ఒక ప్రామాణిక వివరణ అనేది భాగాలు యొక్క వ్యూహం. ఇతర రకాల మరియు నిర్మాణాల వ్యూహాలను కూడా కావాలంటే ఇదే విధంగా ఉపయోగించుకోవచ్చు. ఈ జన్యు వివరణలను సౌకర్యవంతంగా చేసే ముఖ్య లక్షణం ఏంటంటే, వాటి యొక్క భాగాలు ఒక స్థిర పరిమాణాన్ని కలిగి ఉండటం వలన వాటిని సులువుగా ఒకే రేఖ పైకి తీసుకురావచ్చు, ఫలితంగా క్రాస్ఓవర్ చర్యలు సులభం అవుతాయి. వివధ పొడవులో ఉన్న వివరణలు కూడా ఉపయోగించవచ్చు, కానీ ఈ విషయంలో క్రాస్ఓవర్ అమలుచెయ్యటం చాలా క్లిష్టం అవుతుంది. జన్యు ప్రోగ్రామింగ్లో చెట్టు వంటి వివరణలు ఇవ్వబడతాయి మరియు ఎవల్యూషనరీ ప్రోగ్రామింగ్లో గ్రాఫ్ వంటి వివరణలు ఇవ్వబడతాయి.
ఆరోగ్యం చర్య, జన్యు వివరణ పై నిర్వచింపబడుతుంది మరియు సూచించబడ్డ పరిష్కారం యొక్క "నాణ్యత"ను కొలుస్తుంది. ఆరోగ్యం చర్య ఎల్లప్పుడూ కూడా సమస్య పై ఆధారపడుతుంది. ఉదాహరణకు, నాప్సాక్ సమస్యలో ఒక స్థిరమైన సామర్థ్యం ఉన్న నాప్సాక్ లో పెట్టే విధంగా వస్తువుల యొక్క నికర విలువను గరిష్ఠం చెయ్యాలి అని ఎవరైనా కోరుకుంటారు. ఒక పరిష్కారం యొక్క వివరణ అనేది భాగాల యొక్క వ్యూహం కావొచ్చు, ఇక్కడ ప్రతీ బిట్ ఒక వైవిధ్యమైన వస్తువును సూచిస్తాది మరియు ఆ బిట్ యొక్క విలువ (0 లేదా 1) ఆ వస్తువు నాప్సాక్ లో ఉందా లేదా అనే విషయాన్ని సూచిస్తాది. ఒక్కోసారి వస్తువుల యొక్క పరిమాణం నాప్సాక్ యొక్క సామర్ధ్యాన్ని దాటిపోవటం వలన అలాంటి ప్రతీ వివరణ ఆమోదయోగ్యం కాకపోవచ్చు. ఒకవేళ ఆ వివరణ ఆమోదయోగ్యం అయితే ఆ పరిష్కారం యొక్క "ఆరోగ్యం", నాప్సాక్ లో ఉన్న అన్ని వస్తువుల యొక్క విలువల మొత్తానికి సమానం లేదా అలా కాకపొతే అది 0 కి సమానం. కొన్ని సమస్యల్లో, ఆరోగ్యం యుక్తిని నిర్వచించటం అనేది చాలా కష్టం లేదా కొన్నిసార్లు అసాధ్యం; ఇలాంటి విషయాలలో, స్నేహపూరిత అల్గోరిథంలు ఉపయోగించబడతాయి.
ఒకసారి మనకి ఒక జన్యు వివరణ మరియు ఆరోగ్యం చర్య నిర్వచింపబడితే, ఒక పరిష్కారాల జనాభాను ఒక క్రమ పద్ధతి లేకుండా ప్రారంభించటానికి GA ముందుకు వెళుతుంది, అప్పుడు మ్యుటేషన్, క్రాస్ఓవర్, ఇన్వేర్షన్ మరియు సెలక్షన్ ఆపరేటర్లను మళ్ళా మళ్ళా ఉపయోగించటం ద్వారా దానిని అభివృద్ధి చేస్తుంది.
ముందుగా ఒక ప్రాథమిక జనాభాని ఎర్పరచటానికి చాలా వ్యక్తిగత పరిష్కారాలు ఒక క్రమ పద్ధతి లేకుండా ఉత్పత్తి చెయ్యబడతాయి. ఆ జనాభా పరిమాణం సమస్య యొక్క స్వభావం పై ఆధారపడుతుంది కానీ సంక్లిష్టంగా చాలా వందల మరియు వేల సంఖ్యలో సాధ్యమైన పరిష్కారాలను కలిగి ఉంటుంది. సంప్రదాయబద్దంగా, సాధ్యమైన పరిష్కారాల యొక్క పూర్తి శ్రేణిని పరిగణలోకి దీసుకోవటం ద్వారా, ఆ జనాభా ఒక క్రమ పద్ధతి లేకుండా ఉత్పత్తి చెయ్యబడుతుంది ( "శోధన స్థలం " ). ఒక్కోసారి, ఎక్కడైతే సరైన పరిష్కారాలు దొరకటానికి అవకాశం ఉందొ ఆ ప్రాంతాలలో పరిష్కారాలు "నాటబడతాయి".
ప్రతీ తరువాత తరం సమయంలో, ఒక నూతన తరంను పుట్టించటానికి అప్పటికే మనుగడలో ఉన్న జనాభా నుండి ఒక భాగం ఎంపిక చెయ్యబడుతుంది. ఒక "ఆరోగ్యం ఆధారిత" పద్ధతి ద్వారా వ్యక్తిగత పరిష్కారాలు ఎంపిక చెయ్యబడతాయి, ఇక్కడ ఆరోగ్యం కలిగిన పరిష్కారాలు (ఒక అర్హత చర్య ద్వారా కొలవబడినట్టుగా) సంక్లిష్టంగా ఎంపిక చెయ్యబడతాయి. నిర్దిష్ట ఎంపిక పద్ధతులు ప్రతీ పరిష్కారం యొక్క ఆరోగ్యంను కొలుస్తాయి మరియు ముఖ్యంగా ఉత్తమ పరిష్కారాలను ఎంపిక చేస్తాయి. ఈ పద్ధతి చాలా సమయాన్ని తీసుకోవటం వలన, ఇతర పద్ధతులు జనాభా నుండి ఒక క్రమపద్దతి లేకుండా తీసుకున్న నమూనాను మాత్రమే పరీక్షిస్తాయి.
చాలా చర్యలు సంబంధమైనవిగా ఉంటాయి మరియు కొద్దిగా మాత్రమే ఆరోగ్యం కలిగిన పరిష్కారాలలో ఒక చిన్న భాగాన్ని మాత్రమే ఎంపిక చేసే విధంగా రూపొందించబడ్డాయి. ఇది జనాభా భిన్నత్వాన్ని పెద్దదిగా ఉంచటానికి, బాగాలేని పరిష్కారాల పై పరిణతి చెందక ముందే కలుసుకోవటాన్ని నివారించటానికి ఉపయోగపడుతుంది. ప్రసిద్ధి చెందిన మరియు బాగా-చదవబడ్డ ఎంపిక పద్ధతులు రౌలేట్టే వీల్ సెలక్షన్ మరియు టోర్నమెంట్ సెలక్షన్ లను కలిగి ఉంటాయి.
తరువాత చెయ్యవలసిన పనేంటంటే జన్యు ఆపరేటర్ల ద్వారా ఎంపిక చేసిన వాటి నుండి పరిష్కారాల జనాభా యొక్క రెండవ తరాన్ని ఉత్పత్తి చెయ్యటం: క్రాస్ ఓవర్ (రికామ్బినేషన్ అని కూడా పిలువబడుతుంది), మరియు/లేదా మ్యుటేషన్.
ఉత్పత్తి చెయ్యవలసిన ప్రతీ నూతన పరిష్కారానికి కూడా ఇంతకూ ముందు ఎంపిక చేసిన సమూహం నుండి పెంపకం కొరకు ఒక జత "తల్లిదండ్రుల" పరిష్కారాలు ఎంపిక చెయ్యబడతాయి. పైన సూచించిన క్రాస్ ఓవర్ మరియు మ్యుటేషన్ పద్ధతులను ఉపయోగించి ఒక "పిల్ల" పరిష్కారాన్ని ఉత్పత్తి చెయ్యటం ద్వారా చాలా మటుకు సంక్లిష్టంగా "తల్లిదండ్రుల" లక్షణాలను కలిగి ఉండే ఒక నూతన పరిష్కారం సృష్టించబడుతుంది. ప్రతీ నూతన పిల్లాడికి నూతన తలిదండ్రులు ఎంపిక చెయ్యబడతారు మరియు పరిహ్కారాల యొక్క నూతన జనాభా ఒక సరైన పరిమాణాన్ని చేరుకోనేంత వరకు ఈ విధానం కొనసాగుతూ ఉంటాది.
ఇద్దరు తల్లిదండ్రులను ఉపయోగించే విధానం పై ఆధారపడ్డ ప్రత్యుత్పత్తి విధానాలు చాలా మటుకు "జీవశాస్త్రంచే స్ఫూర్తి" పొందినప్పటికీ ఒక మంచి నాణ్యత కల క్రోమోజోంను ప్రత్యుత్పత్తి చెయ్యటానికి ఇద్దరు కంటే ఎక్కువ "తల్లిదండ్రులను" ఉపయోగించటం మంచిది అని కొన్ని పరిశోధనలు సూచిస్తున్నాయి.
చివరకి ఈ పద్ధతులు ముందరి తరం నుండి వైవిధ్యంగా ఉన్న తరువాత తరం క్రోమోజోముల జనాభాను ఉత్పత్తి చేస్తాయి. సాధారణంగా జనాభా కొరకు ఈ పద్ధతి ద్వారా సరాసరి ఆరోగ్యం పెరుగుతుంది, ఎందుకంటే పైన సూచించిన కారణాల కొరకు తక్కువ ఆరోగ్యం కలిగిన పరిష్కారాల యొక్క చిన్న భాగంతో పాటుగా మొదటి తరం నుండి పెంపకం కొరకు కేవలం ఉత్తమ జీవులు మాత్రమే ఎంపిక చెయ్యబడతాయి.
ఈ ఉత్పత్తి పద్ధతి ఒక ముగింపు స్థాయిని చేరుకోనేంత వరకు మరలా మరలా చెయ్యబడతాది. సాధారణ ముగింపు స్థితులు ఈ క్రింది విధంగా ఉంటాయి:సాధారణ ఉత్పత్తి చెయ్యు జన్యు అల్గోరిథం తప్పుడుసంకేతాలుజన్యు అల్గోరిథం ద్వారా పరిష్కారాలను ఉత్పత్తి చెయ్యటం గురించి సాధారణంగా గమనించిన విషయాలు చాలా ఉన్నాయి :ఒక సాధారణ అల్గోరిథం ప్రతీ క్రోమోజోమును ఒక తీగ ముక్క లాగా సూచిస్తుంది. సంక్లిష్టంగా, సంఖ్యాపరమైన విషయాలు ఇంటిజేర్లు ద్వారా సూచించబడతాయి, అయితే కదులుతున్న స్థానాల ద్వారా సూచనలు కూడా సాధ్యమే. కదులుతున్న స్థానాల ద్వారా సూచించటం అనేది ఎవల్యూషన్ విధానాలు మరియు ఎవోల్యూషనరీ ప్రోగ్రామింగు లకు సాధారణం. వాస్తవ విలువ కలిగిన జన్యు అల్గోరిథాలు యొక్క భావము అందించబడింది కానీ నిజానికి అది తప్పుగా పిలవబడింది ఎందుకంటే 1970 లో హోల్లాండ్ చే సూచించబడ్డ బిల్ద్న్గ్ బ్లాక్ సిద్దాంతాన్ని అది వాస్తవానికి సూచించదు. సిద్దంతపరమైన మరియు ప్రయోగాత్మకమైన ఫలితాలు పై ఆధారపడినప్పటికీ ఈ సిద్దాంతం మద్దతు లేకుండా లేదు (క్రింద చూడుము). ఒక ప్రాథమిక అల్గోరిథం క్రాస్ఓవర్ మరియు మ్యుటేషన్ లను ఒక బిట్ స్థాయిలో చేస్తుంది. ఇతర విషయాలు క్రోమోజోమును ఒక సూచన పట్టికలో నమోదుచేయ్యబడ్డ సంఖ్యల యొక్క జాబితాలు, అనుసందానించబడ్డ జాబితాలో నోడ్లు, హాష్లు, వస్తువులు లేదా ఏదైనా ఇతర ఊహాత్మక సమాచార నిర్మాణం మొదలైనవాటిగా పరిగణిస్తాయి. క్రాస్ఓవర్ మరియు మ్యుటేషన్ లు సమాచార మూలక పరిధులను గౌరవిన్చటానికి చెయ్యబడతాయి. చాలా సమాచార రకాలకు నిర్దిష్ట వైవిధ్య ఆపరేటర్లను తయారుచెయ్యవచ్చు. వివిధ క్రోమోజోమల్ సమాచార రకాలు వివిధ నిర్దిష్ట సమస్య విభాగాలకు మంచిగా లేదా చెడ్డగా పనిచేస్తాయి.
ఇంటిజర్లు యొక్క బిట్ స్త్రీంగ్ సూచనలు ఉపయోగించినప్పుడు, గ్రే కోడింగ్ తరచుగా ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ విధంగా ఇంటిజర్లలో చిన్న మార్పులు మ్యుటేషన్లు లేదా క్రాసోవర్లు ద్వారా తక్షణమే ప్రభావితం అవుతాయి. ఇది "హమ్మింగ్ వాల్స్" అని పిలువబడే వాటి వద్ద పరిణతి చెందక ముందే సమూహంగా ఎర్పడటాన్ని నివారించటానికి సహాయపడుతుంది, ఇందులో ఒక క్రోమోజోమును ఒక మంచి పరిష్కారంగా మార్చటానికి ఒకేసారి చాలా ఎక్కువ మ్యుటేషన్లు (లేదా క్రాస్ఓవర్ కార్యక్రమాలు) జరగాలి.
ఇతర విధానాలు క్రోమోజోములను సూచించటానికి బిట్ స్ట్రింగులకు బదులుగా వాస్తవ విలువ కలిగిన సంఖ్యల యొక్క వ్యూహాన్ని ఉపయోగిస్తాయి. సిద్దాంతపరంగా, అక్షరం ఎంత చిన్నది అయితే అంత మంచి పనితనం చూపిస్తుంది కానీ దీనికి విరుద్దంగా వాస్తవ విలువ కలిగిన క్రోమోజోములను వినియోగించటం ద్వారా మంచి ఫలితాలు వచ్చాయి.
ఎలాంటి మార్పు లేకుండా ప్రస్తుత తరం నుండి మంచి జీవులను తరువాత తరానికి తరలించటానికి అనుమతించటం అనేది ఒక నూతన జనాభాను నిర్మించే సాధారణ పద్ధతి యొక్క ఒక విజయవంతమైన (కొద్దిగా) విధానం. ఈ విధానం "ఎలిటిస్ట్ సెలక్షన్" అని పిలువబడుతుంది.
జన్యు అల్గోరిథంలను సమాంతరంగా అమలుచెయ్యటం అనేది రెండు రుచులలో వస్తుంది. గరుకుగా ముక్కలు చెయ్యబడ్డ సమాంతర జన్యు అల్గోరిథాలు కంప్యూటర్ పై ఉన్న ప్రతీ నోడ్ కి మరియు ఆ నాడులలో వలసపోతున్న వ్యక్తులకు ఒక జనాభాను ఊహిస్తాయి. మెత్తగా ముక్కలు చెయ్యబడ్డ సమాంతర జన్యు అల్గోరిథాలు ఎంపిక మరియు ప్రత్యుత్పత్తి కోసం పొరుగు వ్యక్తులతో కలిసి పనిచేసే ప్రతీ ప్రాసెసర్ నోడ్ పై ఒక వ్యక్తిని ఊహిస్తాయి.
ఆన్లైన్ ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యలు కొరకు జన్యు అల్గోరిథాలు వంటి ఇతర విధానాలు ఆరోగ్యం చర్యలో సమయం పై ఆధారపడటాన్ని లేదా ధ్వనిని ప్రవేశపెడతాయి.
GA ను ఇతర ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులతో మిళితం చెయ్యటం అనేది చాలా ప్రభావితమైనది. సాధారణంగా మంచి పూర్తి పరిష్కారాలను కనిపెట్టటంలో GA చాలా బాగా పనిచేస్తాది కానీ కచ్చితమైన సమర్ధతను కనుగొనటానికి కొన్ని చివర మ్యుటేషన్లను కనిపెట్టటంలో మాత్రం అసమర్ధమైనది. ఇతర వృత్తి రహస్యాలు (సింపుల్ హిల్ క్లైంబింగ్ వంటివి) ఒక పరిమిత ప్రాంతంలో కచ్చితమైన సమర్ధతను కనుగొనటంలో చాలా సమర్దమైనవి. GA మరియు హిల్ క్లైంబింగ్ లను మార్చి ఉపయోగించటం వలన GA యొక్క సమర్ధతను పెంచవచ్చు అలానే హిల్ క్లైంబింగ్ శక్తి లేకుండా ఉండటాన్ని అధిగమించవచ్చు.
అనగా జన్యు వైవిధ్యం యొక్క నియమాలు సహజమైన విషయంలో వేరే అర్ధాన్ని కలిగి ఉండవచ్చు. ఉదాహరణకు-అన్ని భాగాలు కూడా ఒక వరుసలో సరిగా నిల్వచెయ్యబడితే - క్రాసింగ్ఓవర్ తండ్రి DNA నుండి కొన్ని భాగాలను జట చెయ్యటం ద్వారా తల్లి DNA నుండి కొన్ని భాగాలను కలుపుతుంది మరియు ఇది అలా కొనసాగించబడుతుంది. ఇది దాదాపుగా ఫినోటైప్ భూభాగంలో ఒక అంచును అనుసరించే వెక్టార్లను జత చెయ్యడం వంటి ప్రక్రియ. అందుచేత పద్ధతి యొక్క సామర్ధత అనేది పరిమాణం యొక్క పలు వరుసల ద్వారా పెంచబడతాది. అంటే కాకుండా, ఒక వరుస క్రమంలో లేదా మనుగడ లేదా సమర్ధతకి అనుకూలంగా ఏదైనా ఇతర తగిన క్రమంలో ఇంకొన్ని అడుగులను పెట్టే అవకాశంను ఇన్వేర్షన్ ఆపరేటర్ కలిగి ఉంది. (దుష్టాంతము కొరకు లేదా ఉదాహరణకు ప్రయాణిస్తున్న అమ్మకందారుల సమస్యను చూడుము.)
జనాభా-ఆధారిత అభివృద్దిని నేర్చుకోవటం అనగా ఒక జనాభా అనేది దాని యొక్క వ్యక్తిగత సభ్యులులా కాకుండా మొత్తంగా ఉద్భవించటం.
జన్యు అల్గోరిథాలు ఇచ్చే పరిష్కారాలకి సరిగ్గా సరిపోయే సమస్యలు, కాలపట్టిక తయారీ మరియు సమయ కేటాయింపు సమస్యలను కలిగి ఉంటాయి మరియు సమయ పట్టికను నిర్ణయించే చాలా సాఫ్ట్వేర్లు GA ల ఆధారితాలు. GAs ఇంజనీరింగ్కి కూడా ఉపయోగించబడ్డాయి. జన్యు అల్గోరిథాలు పూర్తి సమర్ధంగా చెయ్యటం సమస్యలను పరిష్కరించటానికి తరచుగా ఉపయోగించబడే విధానాలు.
బొటన వేలు యొక్క ఒక సాధారణ నియమంలా జన్యు అల్గోరిథాలు కూడా ఒక సంక్లిష్ట ఆరోగ్యం భూభాగాలను కలిగి ఉన్న సమస్య విభాగాలలో ఉపయోగపడతాయి ఎందుకంటే ఒక సంప్రదాయబద్దమైన హిల్ క్లైంబింగ్ అల్గోరిథం ఇరుక్కుపోకుండా ఉండటానికి స్థానిక సామర్ధ్యం నుండి జనాభాను దూరంగా తీసుకువెళ్ళే విధంగా రికామ్బినేషన్ తయారుచెయ్యబడింది.
పరిణామము యొక్క కంప్యూటర్ ప్రేరేపణలు చాలా మటుకు 1954లో నీల్స్ ఆల్ బర్రిసెలి చేసిన పరిశోధనతో ప్రారంభం అయ్యాయి, అతను ప్రిన్స్టన్, న్యూజెర్సీలో ఉన్న ఇన్స్టిట్యూట్ ఫర్ అడ్వాన్స్డ్ స్టడీ వద్ద కంప్యూటర్ ను ఉపయోగించేవాడు. అతని 1954 ప్రచురణ అంత ఎక్కువగా గుర్తింపు పొందలేదు. ఆస్ట్రేలియన్ పరిమాణాత్మక జన్యుశాస్త్రవేత్త అయిన అలెక్స్ ఫ్రాసేర్ కొలవటానికి వీలున్న ఒక ప్రత్యేక లక్షణాన్ని నియంత్రిస్తున్న బహుళ ప్రాంతాలను కలిగి ఉన్న జీవుల యొక్క అసహజ ఎంపికను ప్రోత్సహించటం అను విషయం పై 1957లో మొదలుపెట్టి వరుసగా పలు కాగితాలను ప్రచురించాడు. ఈ ప్రారంభాల నుండి జీవశాస్త్రవేత్తలచే పరిణామము యొక్క కంప్యూటర్ ప్రేరేపణలు అనేవి 1960ల మొదలు నాటికి సర్వసాధారణం అయిపోయాయి మరియు ఆ పద్ధతులు ఫ్రాసేర్ మరియు బర్నేల్ (1970) మరియు క్రోస్బి (1973) లచే రచించబడిన పుస్తకాలలో వర్ణించబడ్డాయి. ఫ్రాసేర్ యొక్క ప్రేరేపణలు ఆధునిక జన్యు అల్గోరిథాలు యొక్క అవసరమైన విషయాలు అన్నింటినీ కలిగి ఉన్నాయి. దానితో పాటుగా హన్స్ బ్రేమేర్మన్ 1960 లలో వరుసగా ప్రచురించిన కాగితాలు కూడా రికామ్బినేషన్, మ్యుటేషన్ మరియు సెలెక్షన్ లను చూపిస్తున్న సమర్ధమైన సమస్యల పరిష్కారం యొక్క జనాభాను దత్తతు తీసుకున్నాయి. బ్రేమేర్మన్ యొక్క పరిశోధన ఆధునిక జన్యు అల్గోరిథాలు యొక్క విషయాలను కూడా కలిగి ఉంది. ముందుగా దారిచూపిన ఇతరులలో రిచర్డ్ ఫ్రైద్బర్గ్, జార్జి ఫ్రైడ్మన్, మరియు మైఖేల్ కన్రాద్ లు ముఖ్యమైనవారు. అనేక పూర్వపు కాగితాలు ఫోగెల్ (1998) చే తిరిగి ప్రచురింపబడ్డాయి.
బర్రిసెల్లి 1963లో నివేదించిన పరిశోధనలో ఒక సాధారణ ఆటను ఆడటానికి కల సామర్థ్యం యొక్క పరిణామంను ప్రేరేపించినప్పటికీ, 1960 మరియు 1970 మొదలు వరకు ఇంగో రేచెంబెర్గ్ మరియు హన్స్-పాల్ స్చ్వేఫెల్లు చేసిన పరిశోధన ఫలితంగా అసహజ పరిణామం విస్తారంగా గుర్తించబడ్డ సమర్ధమైన పద్ధతి అయ్యింది - పరిణామం విధానాలు ద్వారా రేచెంబెర్గ్ యొక్క సమూహం క్లిష్టమైన ఇంజనీరింగ్ సమస్యలను పరిష్కరించగాలిగారు. లారెన్స్ జె. ఫోగెల్ యొక్క ఎవల్యూషనరీ ప్రోగ్రామింగ్ వృత్తి రహస్యం అనేది ఇంకో విధానం, అసహజ తెలివిని ఉత్పత్తి చెయ్యటానికి ఇది సూచించబడింది. వాస్తవానికి ఎవల్యూషనరీ ప్రోగ్రామింగ్ పర్యావరనాలను అంచనా వెయ్యటానికి స్థిరమైన స్థాయి యంత్రాలను ఉపయోగించింది మరియు అంచనా వేసిన తర్కమును సమర్ధంగా చెయ్యటానికి వైవిధ్యం మరియు ఎంపికను ఉపయోగించింది. 1970లు మొదలులో జాన్ హోల్లాండ్ చేసిన పరిశోధన మరియు ముఖ్యంగా అతని పుస్తకం "ఎడాప్తేషన్ ఇన్ నాచురల్ అండ్ ఆర్టిఫిషియల్ సిస్టమ్స్" (1975) వలన జన్యు అల్గోరిథాలు చాలా ప్రసిద్ధి చెందాయి. మిచిగాన్ విశ్వవిద్యాలయం వద్ద హోల్లాండ్ మరియు అతని విద్యార్థులు చేసిన సెల్లులార్ ఆతొమాట పరిశోధనలతో అతని పరిశోధన ఉద్భవించింది. తరువాత తరం యొక్క నాణ్యతను అంచనా వెయ్యటానికి హోల్లాండ్ యొక్క స్చేమ సిద్దాంతం అని పిలువబడే ఒక పద్దతైన ఫ్రేమ్ వర్క్ ను హోల్లాండ్ ప్రవేశపెట్టాడు. పిత్త్స్బుర్గ్, పెన్స్యల్వనియాలో జన్యు అల్గోరిథాలు పై జరిగిన మొదటి అంతర్జాతీయ సమావేశం జరిగినప్పుడు 1980 మధ్య నాటి వరకు GA లలో పరిశోధన చాలా మటుకు సిద్దాంతపరంగా ఉండిపోయింది.
విద్యాపరమైన ఆసక్తి పెరగటం వలన నాటకీయంగా పెరిగిన డెస్క్టాపు కంప్యుటేషనల్ శక్తి ఈ నూతన వృత్తి రహస్యంను ఆచరణలో పెట్టటానికి అనుమతించింది. 1980ల చివరిలో, జనరల్ ఎలక్ట్రిక్ ప్రపంచపు మొదటి గణ్యు అల్గోరిథం ఉత్పత్తిని అమ్మటం మొదలుపెట్టింది, ఇది పారిశ్రామిక అవసరాలకై మెయిన్ఫ్రేమ్ ఆధారంగా తయారు చెయ్యబడ్డ ఒక పరికరం. 1989లో, ఆక్ష్కెలిస్ సంస్థ ఎవోల్వేర్ను ఇదుదల చేసింది, ఇది ప్రపంచపు రెండవ GA ఉత్పత్తి మరియు డెస్క్టాపు కంప్యూటర్లకు మొదటిది. ది న్యూయార్క్ టైమ్స్ సాంకేతిక పరిజ్ఞాన రచయిత జాన్ మర్కొఫ్ ఎవోల్వేర్ గురించి 1990లో వ్రాసాడు.జన్యు అల్గోరిథాలు అమలు చెయ్యటానికి చాలా సులువుగా ఉంటాయి కానీ వాటి ప్రవర్తనను అర్ధం చేసుకోవటం కష్టం. ముఖ్యంగా అవి తరచుగా అధిక ఆరోగ్యం కలిగిన పరిష్కారాలను విజయవంతంగా ఎందుకు ఉత్పత్తి చేస్తున్నాయి అని అర్ధం చేసుకోవటం చాలా కష్టం. బిల్డింగ్ బ్లాక్ ఊహ (BBH) ఈ క్రింది వాటిని కలిగి ఉంటాది:(గోల్డ్బెర్గ్ 1989:41) అవ్యవహారికంగా దత్తతు తీసుకోబడ్డ విధానాన్ని ఈ క్రింది విధంగా వర్ణించాడు :
బిల్డింగ్ బ్లాక్ ఊహ హోల్లాండ్ యొక్క స్చేమ సిద్దాంతం ద్వారా మద్దతు ఇవ్వబడుతున్నది అని (గోల్డ్బెర్గ్ 1989) వాదిస్తాడు.
ప్రయోగాపరంగా సిస్వేర్డ చే పరిశోదించబడ్డ చాలా ఆరోగ్యం చర్యల్లో ఒకే విధమైన క్రాసోవర్, రెండు ప్రాంతాలలో జరిగిన క్రాసోవర్, ఒక ప్రాంతంలో జరిగిన క్రాసోవర్ కంటే ఉత్తమ పనితనాన్ని కనబరిచింది. ఈ ఫలితాలను క్రోడీకరించి, ఫోగెల్ ఈ విధంగా చెప్పాడు
సిస్వేర్డ యొక్క ఫలితాలు బిల్డింగ్ బ్లాక్ ఊహను వ్యతిరేకిస్తాయి ఎందుకంటే, ఒకే విధమైన క్రాస్ఓవర్ చిన్న నమూనాలను చాలా ఎక్కువగా పాడుచేస్తుంది అయితే ఒకటి మరియు రెండు ప్రాంతాలలో జరిగే క్రాస్ఓవర్ చిన్న నమూనాలను భద్రపరుస్తుంది
బిల్డింగ్ బ్లాక్ ఊహ పై ఉన్న వాదన GAs ఎలా "పనిచేస్తాయి" అనే విషయాన్ని వివరిస్తుంది, (అనగా దత్తతు తీసుకుంటుంది) ఇది ప్రస్తుతం స్థిరపడ్డ వాటి నుండి దూరంగా ఉంది.