În lucrare, autorii analizează principalele concepte legate de funcționarea Algoritmului Genetic în scopul găsirii unei soluții optime, exprimate prin intermediul funcției de fitness. Prin analogie cu dimensiunea evoluționistă a teoriei lui Darwin ce presupune generarea populațiilor (generații) de cromozomi, algoritmul genetic presupune selectarea celor mai „eficienți”, mai „adaptabili” cromozomi din generația curentă. Astfel, cromozomii noi sunt formați aplicând unul din cei trei operatori genetici (ori toți trei)i: selecția, crossover și mutația. În acest sens autorii examinează cele mai populare metode care țin de implementarea operatorilor genetici menționați mai sus. Este examinată o aplicație concretă a Algoritmului Genetic și totodată sunt cercetate condițiile de stopare ale algoritmului respectiv.

In the paper, the authors analyze the main concepts related to the operation of the Genetic Algorithm in order to find an optimal solution, expressed through the fitness function. By analogy with the evolutionary dimension of Darwin's theory, which involves the generation of populations (generations) of chromosomes, the genetic algorithm involves the selection of the most "efficient", most "adaptable" chromosomes from the current generation. Thus, new chromosomes are formed by applying one of the three genetic operators (or all three): selection, crossover and mutation. In this sense the authors examine the most popular methods related to the implementation of the genetic operators mentioned above. A concrete application of the Genetic Algorithm is examined and at the same time the stopping conditions of the respective algorithm are investigated.