ABSTRACT -- This article presents an online information retrieval using genetic algorithms to increase information retrieval efficiency. Under vector space model, information retrieval is based on the similarity measurement between query and documents. Documents with high similarity to query are judge more relevant to the query and should be retrieved first. Under genetic algorithms, each query is represented by a chromosome. These chromosomes feed into genetic operator process: selection, crossover, and mutation until we get an optimize query chromosome for document retrieval.
Keywords -- Genetic Algorithms, Information Retrieval

บทคัดย่อ -- บทความนี้นำเสนอเกี่ยวกับวิธีการค้นคืนสารสนเทศออนไลน์โดยประยุกต์ใช้จีเนติกอัลกอริทึมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการค้นคืนสารสนเทศ ภายใต้เวคเตอร์สเปซโมเดล (vector space model) การค้นคืนสารสนเทศใดนั้นขึ้นอยู่กับความคล้ายคลึง (similarity) ระหว่างเอกสารและคิวรี เอกสารใดที่มีความคล้ายคลึงกับคิวรีสูงย่อมแสดงว่าเอกสารนั้นมีความสัมพันธ์กับคิวรีมากกว่าและควรจะได้รับการค้นคืนขึ้นมาก่อน ในขั้นตอนของจีเนติกอัลกอริทึมนั้น คิวรีจะถูกแทนด้วยโครโมโซม ซึ่งโครโมโซมเหล่านี้จะถูกนำเข้าสู่กระบวนการจีเนติกโอเปอเรเตอร์ต่างๆ อันได้แก่ การคัดเลือก การ ครอสโอเวอร์ และการมิวเตชัน จนกระทั่งได้โครโมโซมคิวรีที่เหมาะสมเพื่อนำไปค้นคืนสารสนเทศต่อไป
คำสำคัญ -- จีเนติกอัลกอริทึม, การค้นคืนสารสนเทศ