遗传算法（GA）
遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种用于解决优化问题的启发式搜索算法。它是模拟生物进化过程中的自然选择和遗传机制来搜索解空间中的最优解。
通俗地说，遗传算法类似于自然界中物种的进化过程。它由一组候选解组成的种群开始，每个候选解通过评估函数（也称为适应度函数）得到一个适应度值，表示其在解空间中的优劣程度。然后，遗传算法通过模拟自然选择、交叉和突变等过程来产生新的候选解，使适应度更好的解能够在下一代中生存下来。
举个例子来说明，假设我们要用遗传算法来解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP），即找出一条最短路径经过所有城市。首先，我们随机生成一个种群，每个个体表示一条可能的路径。然后，计算每个个体的适应度，即路径的总长度。接下来，通过选择操作，高适应度的个体被选中作为“父代”，低适应度的个体被淘汰。选中的个体进行交叉操作，即随机选择两个个体的某一位置进行交换，生成新的个体。在交叉后，还可以通过突变操作，随机改变某些个体的部分路径，以保持种群的多样性。这样不断进行选择、交叉和突变，直到达到停止条件（例如达到最大迭代次数或找到满意的解）。
通过不断的进化过程，遗传算法能够寻找到更接近最优解的解决方案。它的优点在于可以应用于各种类型的优化问题，并且不需要事先对问题的性质有深入的了解。
参考：ChatGPT