Resumen - Los algoritmos genéticos (GAs) son ampliamente reconocidos como técnicas de optimización robustas inspiradas en la evolución natural. En las últimas décadas, se han aplicado a diversos dominios como la programación, el aprendizaje automático, el procesamiento de imágenes y la minería de datos. Con el rápido crecimiento de las aplicaciones impulsadas por datos, los investigadores han explorado la integración de GAs con otros algoritmos, conocida como fusión de algoritmos, para mejorar la precisión, la velocidad de convergencia y el rendimiento de clasificación de resultados. Esta revisión presenta una visión general completa de los GAs, sus principios fundamentales, aplicaciones y limitaciones. Además, destaca las tendencias recientes en enfoques de fusión de algoritmos y examina críticamente si las mejoras resultantes en la clasificación y la toma de decisiones son significativas en comparación con los GAs independientes. Palabras clave: Minería de datos, Fusión, procesamiento de imágenes, Algoritmo genético, Clasificación.
Haneesh et al. (Fri,) estudiaron esta pregunta.