Tối ưu hóa là một nội dung quan trọng của Tin học ứng dụng có liên quan đến mọi lĩnh vực của tự nhiên và xã hội. Cho đến nay, tuy có khá nhiều phương pháp giải quyết bài toán tối ưu hàm số, nhưng nhìn chung các phương pháp chỉ dừng lại ở những lớp bài toán với thông tin rõ ràng hoặc với các thông tin bổ trợ khác. Do đó, việc tìm một phương pháp mới để giải bài toán tối ưu là cần thiết và có ý nghĩa thực tế. Thuật giải di truyền (Genetic Algorithm = GA) là một trong những kỹ thuật tìm kiếm lời giải tối ưu đáp ứng được yêu cầu của bài toán và ứng dụng. Hiện nay, thuật toán di truyền cùng với logic mờ được ứng dụng rất rộng rãi trong các lĩnh vực phức tạp. Thuật toán di truyền kết hợp với logic mờ chứng tỏ được hiệu quả của nó trong các vấn đề khó có thể giải quyết bằng các phương pháp thông thường hay các phương pháp cổ điển, nhất là trong các bài toán cần có sự lượng giá, đánh giá sự tối ưu của kết quả thu được. Chính vì vậy, thuật giải di truyền đã trở thành đề tài nghiên cứu thú vị và đem đến nhiều ứng dụng trong thực tiễn. GA là phương thức giải quyết vấn đề bắt chước lối hành xử của con người để sinh tồn và phát triển. Nó giúp tìm ra giải pháp tối ưu hay tốt nhất trong điều kiện thời gian và không gian cho phép. Khác với chương trình giải tích, GA xét đến toàn bộ các giải pháp, bằng cách xét trước nhất một số giải pháp, sau đó loại bỏ những thành phần không thích hợp và chọn những thành phần thích nghi hơn để tạo sinh và biến hóa nhằm mục đích tạo ra nhiều giải pháp mới có hệ số thích nghi ngày càng cao. Ngày nay, GA được ứng dụng khá nhiều trong các lĩnh vực như khoa học, kinh doanh và giải trí. Đầu tiên phải kể đến là các bài toán tối ưu bao gồm tối ưu số và tối ưu tổ hợp đã sử dụng GA để tìm lời giải như là bài toán người du lịch (Travelling Salesman Problems – TSP). Ứng dụng kế tiếp của GA là thiết kế và điều kiển robo .