Genetic Algorithm

遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化搜索算法。它模拟了生物进化过程中的繁殖、突变、选择等现象，通过不断迭代和适应度评估，寻找问题的最优解。遗传算法的基本步骤包括初始化种群、选择、交叉、变异和更新种群。在每一代中，适应度高的个体有更大机会繁殖后代，从而传递其优秀特征给下一代。遗传算法具有全局搜索能力强、并行计算性能好等优点，适用于解决复杂的优化问题。然而，遗传算法也存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，需要合理设计参数和调整策略以提高求解效率。