遗传算法 (GA) 是一种通过随机搜索进行操作的启发式优化方法。优化问题的可能解决方案集合被视为个体的种群。个体对其环境的适应程度由其适应度指定。

个体在搜索空间中的坐标由染色体表示，本质上是一组字符串。基因是染色体的一个子部分，它编码正在优化的单个参数的值。基因的典型编码可以是二进制或整数。

通过模拟进化操作重组、突变和选择，可以找到比其祖先具有更高平均适应度的新一代搜索点。图 60.1 说明了这些步骤。

根据 comp.ai.geneticFAQ，怎么强调都不为过，GA不是一个用于解决问题的纯粹的随机搜索。一个GA使用随机过程，但结果明显不是随机的（比随机的要好）。