Algorytmy sztucznej inteligencji

Algorytmy sztucznej inteligencji byy wietne w ich zastosowaniu w yciu praktycznym. Po udanym zastosowaniu rnych technik obliczeniowych, pojawia si silna potrzeba rozwoju Inteligentnych Systemw i tym samym rozpocza si nowa era Soft Computing. Algorytm genetyczny jest jedn z takich mikkich technik obliczeniowych, ktra naladuje natur i posiada cay potencja techniki obliczeniowej. Algorytmy genetyczne s algorytmami obliczeniowymi skonstruowanymi w analogii do procesu ewolucji. Algorytmy genetyczne s klas stochastycznych metod wyszukiwania, ktre prbuj znale dobre rozwizania dla trudnych problemw z optymalizacj poprzez naladowanie naturalnej ewolucji. W cigu ostatnich trzech dekad algorytmy genetyczne okazay si skuteczne w rozwizywaniu wielorakich problemw z bardzo rnych dziedzin, w tym optymalizacji, automatycznego programowania, projektowania ukadw elektronicznych, telekomunikacji, sieci, finansw, ekonomii, analizy obrazu, przetwarzania sygnaw, muzyki i sztuki. Dziki tym zastosowaniom algorytmw genetycznych moliwe jest wykorzystanie algorytmw genetycznych w inynierii oprogramowania w celu zautomatyzowania procesu testowania.