遗传算法的原理概括来说就是：优胜劣汰，淘汰种群中不好的基因，保留好的基因。
假设一个个体有n个基因，每个基因有多种型可选，n个基因连在一起就是一个染色体，代表一个个体，目的是找到那个最符合要求的个体。
0 初始：生成一个初始种群，基因型越丰富越好。
1 计算适应度：即每个个体符合要求的程度。
2 选择：留下适应度高的个体，淘汰适应度太低的。
3 交叉：两个个体交换基因，产生新的后代。
4 变异：对某些个体的某些基因突变，保持基因型多样性，防止过早收敛。
迭代1-2-3-4
终止：新的后代与上一代差异不大，或达到最大迭代次数。