В работе рассматривается анализ генетического алгоритма с целью его применения для оптимизации коэффициентов КИХ-фильтров с наилучшей равномерной аппроксимацией. Генетический алгоритм—эвристический алгоритм, являющийся разновидностью эволюционных алгоритмов, с помощью которых решаются оптимизационные задачи, основанные на методах естественной эволюции, аналогичных естественному отбору в природе. В качестве хромосомы используется класс, реализованный на языке программирования Python, который хранит список генов (вещественных коэффициентов фильтра). В качестве фитнес-функции используется взвешенная чебышевская норма. Проектирование КИХ-фильтров (фильтров с конечной импульсной характеристикой) включает одновременно оптимизацию как коэффициентов фильтра, так и учет эффектов квантования, что можно выполнить также с использованием генетического алгоритма. Моделирование проводилось на примере КИХ-фильтра первого типа. Результаты моделирования показали эффективность применения генетического алгоритма для синтеза КИХ-фильтров (результаты сопоставимы с алгоритмом Ремеза). Следует учесть, что эффективность генетического алгоритма зависит от сгенерированной начальной популяции, а также от настройки гиперпараметров.