遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索启发式算法，广泛应用于解决优化问题和搜索问题。它灵感来源于达尔文的进化论，通过模拟自然选择过程中的生存竞争和繁殖行为来寻找最优解。

遗传算法的基本原理包括选择、交叉和变异三个主要操作。选择是指从当前群体中挑选出适应度较高的个体进行繁殖；交叉则是让两个被选中的个体交换部分基因，产生新的后代；变异则是在新个体的基因中引入随机变化，增加种群多样性，避免局部最优解。

遗传算法的流程图可以简单概括为初始化种群 -> 评估适应度 -> 选择 -> 交叉 -> 变异 -> 终止条件判断。如果达到终止条件，则输出最终结果；否则，返回到评估适应度步骤继续迭代。通过不断迭代，遗传算法能够逐渐逼近全局最优解，找到问题的最佳解决方案。

遗传算法因其强大的全局搜索能力和鲁棒性，在众多领域得到了广泛应用，如工程设计、机器学习、经济预测等。🔍💡