Algoritma genetika merupakan salah satu metode pengendalian (kontrol) yang digunakan di dunia industri. Algoritma ini dapat diterapkan untuk mewujudkan sistem yang stabil, yang dapat diperoleh dengan memilih kromosom yang paling unggul (fit).

Untuk melakukan pengendalian menggunakan algoritma genetika, pertama kali, dibentuklah populasi yang merupakan sekumpulan individu yang mungkin sebagai solusi permasalahan. Individu-individu inilah yang — dalam algoritma genetika — dikenal dengan istilah kromosom. Populasi awal dibentuk secara acak, tapi tetap dengan mempertimbangkan batasan-batasan yang mungkin sebagai solusi.

Adapun, kromosom terdiri atas gen-gen yang membentuknya. Kromosom merupakan bentuk sandi dari individu yang berpotensi menjadi solusi untuk sistem. Untuk itu, gen pada kromosom dapat direpresentasikan dalam berbagai bentuk, seperti string bit, pohon, array bilangan real, daftar aturan, elemen permutasi, elemen program, atau representasi lainnya yang dapat diimplementasikan untuk operator genetika. Meskipun demikian, untuk sebuah sistem, sebaiknya digunakan teknik penyandian yang sama. Hal tersebut ditujukan agar kromosom-kromosom dapat berinteraksi dengan baik satu dengan yang lain, tanpa memerlukan proses perantara terlebih dahulu .

Teknik Penyandian Kromosom 3 Gen dengan Teknik String Bit

Teknik penyandian seperti ini penting dan merupakan salah satu komponen utama dalam algoritma genetika. Dengan sandi yang terbentuk, kromosom-kromosom dapat diolah dengan berbagai metode reproduksi/rekombinasi menggunakan operator genetika, seperti crossover (persilangan) ataupun mutasi. Proses reproduksi/rekombinasi ini terus dilakukan sampai beberapa generasi, hingga terpilihlah kromosom yang paling fit, yang menjadi solusi atas permasalahan yang sedang dihadapi.

Idealnya, kromosom yang paling fit terpilih setelah beberapa generasi, ditandai dengan kemunculan kromoson-kromosom yang sama di generasi yang sama. Adapun, jika hal tersebut tidak dapat tercapai, dipilihlah kromosom dengan nilai fitness tertinggi yang dihasilkan pada generasi maksimum yang ditetapkan.

Algoritma genetika dan teknik penyandiannya yang unik menjembatani kesenjangan antara dunia teknik dan biologi. Meskipun kedua bidang ini menetapkan definisi yang berbeda untuk istilah-istilah yang sama, namun keduanya masih memiliki konsep yang serupa. Dengan demikan, praktisi di kedua bidang ini pun diharapkan dapat bekerja sama dan saling menginspirasi.