遗传算法是一种模拟生物进化过程的随机搜索算法，用于解决优化问题。它通过模拟自然选择和遗传变异来逐步进化出最佳解决方案。遗传算法通常由以下关键流程组成：
1. 初始种群的生成
初始种群是算法的开始，包含多个候选解，称为个体。通过随机生成或指定条件生成。
2. 适应度评估
每个个体的适应度由目标函数确定，表示其对问题的“适应”程度。
3. 选择操作
按照适应度高低选出优质个体，通常采用轮盘赌选择或锦标赛选择等策略，确保适应度较高的个体有更大机会进入下一代。
4. 交叉操作
在两个个体间交换基因，以组合出更优质的后代，提高种群适应度，常见交叉方式有单点、两点及均匀交叉。
5. 变异操作
随机改变个体中的基因，增加种群多样性，有助于避免算法陷入局部最优解。
6. 迭代更新
算法重复以上步骤，直到满足预设的终止条件，如达到特定适应度或超出迭代次数。
应用场景
遗传算法广泛应用于复杂优化问题，例如路径规划、功能优化和机器学习模型的参数调整等。