Los algoritmos genéticos son una búsqueda basada en la teoría de la evolución de Darwin, estos algoritmos generalmente se basan en los sistemas naturales que debido a la constante evolución y perfeccionamiento permiten la solución de problemas de forma óptima. Estos algoritmos toman conceptos como la selección natural y la supervivencia del más apto. A través de la simulación de estos procesos naturales se pueden obtener resultados óptimos en problemas de alta complejidad, evolucionando las soluciones obtenidas hasta lograr valores óptimos del problema. La efectividad de estos algoritmos están ligados principalmente a la codificación de la población inicial ya que de esta depende si los métodos de evaluación tendrán suficiente flexibilidad, estos valores son los que a través de los métodos de evolución del algoritmo permitirán hallar una solución óptima al problema. Otros factores que afectan la efectividad de estos algoritmos son la población inicial, que no en todos los casos es un factor de mayor relevancia, pero en otros problemas podría afectar de forma negativa los resultados si el algoritmo no ha tenido en cuenta la posible aparición de óptimos locales, también la función objetivo que es la función que nos permite identificar que tan óptima es una solución
