遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化搜索算法。它通过模拟自然选择、交叉繁殖和突变等生物进化机制，在种群中逐代地搜索最优解。遗传算法的基本步骤包括初始化种群、评估适应度、选择、交叉繁殖和突变。其中，适应度函数用于衡量个体在问题空间中的优劣程度，选择操作根据个体的适应度进行优胜劣汰，交叉繁殖和突变操作则负责产生新的后代。遗传算法具有全局搜索能力强、并行性好、鲁棒性强等优点，适用于解决复杂的优化问题。
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