遗传算法流程图

遗传算法是一种优化搜索算法，其基本流程包括初始化、选择、交叉和变异四个步骤。首先，随机生成一组初始解作为种群；然后，根据适应度函数评估每个个体的优劣，选择适应度高的个体进行交叉操作，生成新的子代；接着，对子代进行变异操作，引入随机性；最后，重复选择、交叉和变异操作，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或找到最优解）。遗传算法通过模拟自然界中的进化过程，逐步优化解空间，具有全局搜索能力和并行计算优势。