进化算法之遗传算法（Genetic Algorithm, GA）【羚羊智学】

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟生物进化过程的搜索算法，它属于进化算法的一种。它由John Holland在20世纪70年代提出，广泛应用于优化问题、机器学习、工程设计等领域。遗传算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异操作，逐步优化问题的解，以找到最优解或近似最优解。遗传算法通过模拟自然选择和遗传机制来解决优化问题。下面是遗传算法的一些核心概念和步骤，帮助你快速掌握其精髓：

一、遗传算法的基本概念

• 灵感来源：遗传算法基于达尔文的自然选择理论，通过模拟生物进化过程来解决优化问题。
• 起源：遗传算法最早由美国学者John Holland在20世纪70年代提出，并在其著作《Adaptation in Natural and Artificial Systems》中系统地阐述了遗传算法的基本原理。
• 定义：遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法，通过模拟自然界的进化过程，如选择、交叉（重组）和变异等操作，不断优化种群中的个体，以求得问题的最优解。
• 适用范围：适用于多种类型的问题，尤其是那些难以用传统算法求解的复杂优化问题。

二、核心概念

• 种群：由多个候选解决方案组成的集合。
• 染色体：代表一个候选解决方案，通常是由基因组成的一串编码。
• 基因：染