遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化方法，它模拟了自然选择、遗传和突变等生物进化过程，用于解决复杂的优化问题。具体而言，遗传算法首先需要将问题的解编码为二进制串，即染色体。编码的位数取决于问题的复杂性和精度要求。例如，如果问题涉及两个实数变量x和y，可能需要足够多的二进制位来表示它们的精确值。此外，遗传算法还包括种群初始化、适应度函数、选择运算、交叉操作、变异操作、代际更新等步骤，每一步都对算法的效果产生重要影响。