Subrata Datta, Chayanika Garai et Chandrani Das
Les algorithmes génétiques sont des algorithmes de recherche basés sur les mécanismes de la sélection naturelle et de la génétique naturelle. Ils combinent la survie du plus apte parmi les structures de chaînes avec un échange d'informations structuré mais randomisé pour former un tel algorithme avec une touche d'innovation de la recherche humaine. À chaque génération, un nouvel ensemble de créatures artificielles (chaînes) est créé en utilisant des morceaux du plus apte de l'ancien ; une nouvelle partie est parfois essayée pour faire bonne mesure. La programmation linéaire (LP) est la forme la plus couramment appliquée d'optimisation sous contrainte. Dans cet article, nous avons proposé un algorithme génétique efficace appliqué au problème de programmation linéaire pour trouver les chromosomes les plus aptes. Les performances expérimentales permettent de trouver les chromosomes les plus aptes par rapport au problème de programmation linéaire sous contrainte, de sorte qu'il donne un meilleur résultat.