遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗
传学机理的生物进化过程的计算模型，它通过模拟自然进化过程来搜索最优解或近
似最优解。以下是关于遗传算法的详细介绍：
一、起源与发展
• 起源：遗传算法最早由美国计算机科学家 John H. Holland 于 20 世纪 60 年
代提出，并在 1975 年出版的《自然和人工系统中的适应》一书中详细阐述
了其基本原理和方法。
• 发展：自 20 世纪 80 年代以来，遗传算法进入兴盛发展时期，被广泛应用
于自动控制、生产计划、图像处理、机器人等研究领域。
二、基本原理
遗传算法通过模拟自然界的进化过程，如选择、交叉（杂交）和变异等，来寻找问
题的最优解。其基本原理包括：
1.
编码：将问题的解表示成遗传空间的染色体或个体，这一过程称为编码。
常用的编码方法有二进制编码、浮点编码和符号编码等。
2.
适应度函数：用于评估种群中个体的优劣程度，类似于自然界中的适应
度。适应度函数是根据所求问题的目标函数来设计的。
3.
选择：根据适应度函数选择优秀个体进行繁殖，通常适应度高的个体被选
中的概率更高。
4.
交叉：随机选取两个个体进行染色体交叉，产生新的后代。交叉操作有助
于维持种群的多样性，并将好的特征遗传给下一代。
5.
变异：对后代的染色体进行随机变异，以引入新的基因组合，增加种群的
多样性。
三、特点与优势
• 自适应性：遗传算法能够处理复杂的非线性、非凸优化问题以及动态环
境。
• 全局搜索能力：通过选择、交叉和变异等操作，遗传算法能够避免陷入局
部最优解，具有较好的全局搜索能力。
• 隐并行性：遗传算法同时处理种群中的多个个体，具有内在的隐并行性。
• 鲁棒性：遗传算法对问题的依赖性较小，适应于多种领域的问题求解。
四、应用领域
遗传算法已被广泛应用于多个领域，包括：
1.
函数优化：求解各种复杂形式的优化问题，如旅行商问题（TSP）、机器学
习中的参数调优等。
2.
组合优化：解决组合优化问题，如背包问题、装载问题、选址问题等。
