遗传算法是一种模仿自然选择和遗传机制的优化算法，主要用于求解最优化问题。它模拟了生物进化过程中的遗传、交叉和变异过程，通过不断地进化优秀的个体，逐渐搜索到全局最优解。
在开始之前，我们先来了解下遗传算法中的几个概念。
概念1：基因和染色体
在遗传算法中，我们首先需要将要解决的问题映射成一个数学问题，也就是所谓的“数学建模”，那么这个问题的一个可行解即被称为一条“染色体”。一个可行解一般由多个元素构成，那么这每一个元素就被称为染色体上的一个“基因”。
比如说，对于如下函数而言，[1,2,3]、[1,3,2]、[3,2,1]均是这个函数的可行解（代进去成立即为可行解），那么这些可行解在遗传算法中均被称为染色体。
3x+4y+5z<100
这些可行解一共有三个元素构成，那么在遗传算法中，每个元素就被称为组成染色体的一个基因。
概念2：适应度函数
在自然界中，似乎存在着一个上帝，它能够选择出每一代中比较优良的个体，而淘汰一些环境适应度较差的个人。那么在遗传算法中，如何衡量染色体的优劣呢？这就是由适应度函数完成的。适应度函数在遗传算法中扮演者这个“上帝”的角色。
遗传算法在运行的过程中会进行N次迭代，每次迭代都会生成若干条染色体。适应度函数会给本次迭代中生成的所有染色体打个分，来评判这些染色体的适应度，然后将适应度较低的染色体淘汰掉，只保留适应度较高的染色体，从而经过若干次迭代后染色体的质量将越来越优良。
概念3：交叉
遗传算法每一次迭代都会生成N条染色体，在遗传算法中，这每一次迭代就被称为一次“进化”。那么，每次进化新生成的染色体是如何而来的呢？——答案就是“交叉”，你可以把它理解为交配。
交叉的过程需要从上一代的染色体中寻找两条染色体，一条是爸爸，一条是妈妈。然后将这两条染色体的某一个位置切断，并拼接在一起，从而生成一条新的染色体。这条新染色体上即包含了一定数量的爸爸的基因，也包含了一定数量的妈妈的基因。
那么，如何从上一代染色体中选出爸爸和妈妈的基因呢？这不是随机选择的，一般是通过轮盘赌算法完成。
在每完成一次进化后，都要计算每一条染色体的适应度，然后采用如下公式计算每一条染色体的适应度概率。那么在进行交叉过程时，就需要根据这个概率来选择父母染色体。适应度比较大的染色体被选中的概率就越高。这也就是为什么遗传算法能保留优良基因的原因。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-578389.html
染色体i被选择的概率 = 染色体i的适应度 / 所有染色体的适应度之和
概念4：变异
交叉能保证每次进化留下优良的基因，但它仅仅是对原有的结果集进行选择，基因还是那么几个，只不过交换了他们的组合顺序。这只能保证经过N次进化后，计算结果更接近于局部最优解，而永远没办法达到全局文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-578389.html
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