Genetic Algorithm

遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种模拟自然界生物进化过程的全局优化搜索算法。它通过模拟自然选择、交叉和变异等生物进化机制，将问题的解空间表示为一个染色体串，并通过逐代迭代进化，不断优化染色体串的适应度，从而找到问题的最优解。遗传算法具有较强的全局搜索能力和较好的鲁棒性，适用于解决多峰值、非线性、非凸、离散和组合优化等问题。然而，遗传算法也存在一定的局限性，如收敛速度较慢、易陷入局部最优解等。为了克服这些缺点，研究者们提出了许多改进策略，如引入并行计算、混合遗传算法等。总之，遗传算法作为一种启发式搜索算法，在工程应用中具有广泛的应用前景。