遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的随机搜索算法，其基本思想源于达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。它借鉴了生物进化过程中的选择、交叉和变异等机制，在解空间中搜索最优解。
遗传算法的主要特点包括：
直接对结构对象进行操作：
遗传算法不依赖于问题的具体数学形式，适用于解决非线性、高维度以及多峰的优化问题。
不存在求导和函数连续性的限定：
遗传算法采用概率化的寻优方法，能够自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向。
内在的隐并行性：
遗传算法在搜索过程中可以同时探索多个解，具有较好的全局寻优能力。
模拟自然选择和遗传机制：
通过选择、交叉和变异等操作，遗传算法能够在解空间中进行高效搜索，并逐渐向最优解收敛。
遗传算法的基本流程包括：
编码：
将问题的解编码为类似生物染色体的个体。
初始化：
设定初始群体，包括一定数量的候选解。
适应度函数：
评估每个个体的适应度，以便进行选择操作。
选择：
根据适应度值选择优秀的个体进行繁殖，优胜劣汰。
交叉：
两个个体交换部分特征，产生新的后代。
变异：
随机改变个体的某些特征，增加多样性。
终止条件：
达到预设的迭代次数或满足特定条件时，算法终止，输出最优解。
遗传算法已广泛应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。