遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，其基本原理如下：
初始化：
随机生成一组初始解，即种群，每个个体由一组基因表示。
选择：
根据适应度函数，选择一部分个体作为父代，这些个体具有更好的适应度，有更大的概率被选择到下一代。
交叉：
将父代个体的基因进行随机组合，生成新的个体。交叉操作的目的是产生新的基因组合，增加种群的多样性，避免陷入局部最优解。
变异：
在新个体中随机选择一些基因进行变异，即将基因值进行随机改变。变异操作的目的是引入新的基因组合，增加种群的多样性，有助于跳出局部最优解。
评价：
根据适应度函数，对新个体进行评估，计算其适应度值。适应度函数是用来评价个体在解空间中的优劣程度的函数。
遗传算法通过不断迭代的方式，从初始解开始，逐步搜索解空间中的最优解。它具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力，采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法通过模拟生物进化过程，采用人工进化的方式对目标空间进行随机化搜索，最终求得满足要求的最优解
