A genetic algorithm adapts and learns from each generation of solutions.
Engineers applied a genetic algorithm to improve the efficiency of their design.
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.
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.
By applying a genetic algorithm, we can find efficient routes for delivery services.
על ידי יישום אלגוריתם גנטי, אנו יכולים למצוא מסלולים יעילים לשירותי משלוחים.
In biology, a genetic algorithm can simulate the evolution of species over generations.
בביולוגיה, אלגוריתם גנטי יכול לדמות את האבולוציה של מינים לאורך דורות.
For financial modeling, a genetic algorithm may provide superior returns on investments.
לצורכי מידול פיננסי, אלגוריתם גנטי יכול להניב תשואות על השקעות בצורה עדיפה.
In artificial intelligence, a genetic algorithm helps evolve better decision-making strategies.
בבינה מלאכותית, אלגוריתם גנטי מסייע לפתח אסטרטגיות החלטה טובות יותר.