#遗传算法

遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种模拟达尔文生物进化论自然选择和遗传学机理的计算模型，它通过模拟自然进化过程来搜索最优解。该算法最早由美国John Holland教授在20世纪70年代提出，现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。

遗传算法的基本思想是从代表问题可能潜在解集的一个种群开始，这个种群由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体，而染色体作为遗传物质的主要载体，其内部表现（即基因型）决定了个体的外部表现（即表现型）。通过选择、交叉和变异等遗传操作，逐代演化产生出越来越好的近似解，最终末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题的近似最优解。

遗传算法具有直接对结构对象进行操作、不存在求导和函数连续性的限定、具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力等特点。同时，它采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。因此，遗传算法在解决复杂优化问题时，通常能够较快地获得较好的优化结果。