A genetic algorithm adapts and learns from each generation of solutions.
A genetic algorithm finds solutions by mimicking the process of natural selection.
Engineers applied a genetic algorithm to improve the efficiency of their design.
מהנדסים יישמו אלגוריתם גנטי כדי לשפר את היעילות של העיצוב שלהם.
A genetic algorithm can optimize solutions by mimicking nature's selection process.
אלגוריתם גנטי יכול לייעל פתרונות על ידי חיקוי תהליך הברירה של הטבע.
Engineers often prefer a genetic algorithm for its adaptability in problem-solving.
מהנדסים רבים מעדיפים אלגוריתם גנטי בשל יכולתו להתאים את עצמו בפתרון בעיות.
A genetic algorithm's iterative nature allows for continuous improvement of solutions.
האופי האיטרטיבי של אלגוריתם גנטי מאפשר שיפור מתמשך של הפתרונות.
Research on a genetic algorithm revealed its potential in evolutionary computation.
מחקר על אלגוריתם גנטי חשף את הפוטנציאל שלו במחשוב אבולוציוני.
Companies increasingly adopt a genetic algorithm for improved decision-making in operations.
חברות מאמצות במידה גוברת אלגוריתם גנטי לייעול תהליכי קבלת החלטות.
A genetic algorithm can adapt solutions based on evolving conditions and requirements.
אלגוריתם גנטי יכול להתאים פתרונות בהתאם לתנאים ודרישות משתנות.
A genetic algorithm is particularly useful in scenarios with many competing variables.
אלגוריתם גנטי שימושי במיוחד בתרחישים עם משתנים מתחרים רבים.
It's learning posture control through a genetic algorithm.
הוא לומד לשלוט ביציבה שלו באמצעות אלגוריתם גנטי.
In optimization tasks, a genetic algorithm often outperforms traditional methods.
במשימות אופטימיזציה, אלגוריתם גנטי לעיתים קרובות עולה על שיטות מסורתיות.
In programming, a genetic algorithm is often used for optimizing complex functions.
בתכנות, אלגוריתם גנטי משמש לעיתים קרובות לאופטימיזציה של פונקציות מורכבות.