Hay muchos buenos libros y tutoriales en línea que presentan los conceptos abstractos detrás de los algoritmos genéticos / evolutivos. Desafortunadamente, no puedo enumerar nada de la parte superior de mi cabeza (estoy seguro de que algunas búsquedas rápidas en Google podrían aparecer). Como ya dijo la respuesta de Gaurav, Wikipedia sería un lugar razonable para comenzar si desea una mirada más profunda de la teoría detrás de ellos. Si está menos interesado en la teoría detrás de GA que en mojarse los pies y obtener algo de experiencia, o si aprende mejor de los ejemplos, sugeriría encontrar una biblioteca de algoritmos genéticos para el idioma en el que se sienta más cómodo ( Le sugeriría pyevolve si está usando Python) y comience a leer la documentación y los tutoriales para esa biblioteca. De esa manera, obtienes algo de experiencia con la implementación real de algoritmos genéticos y obtienes algo de conocimiento “práctico”.
Nota: la mayoría de los tutoriales para bibliotecas de GA asumen cierta familiaridad con los algoritmos genéticos, por lo que probablemente sería una buena idea obtener al menos algún conocimiento básico de la nomenclatura y demás.