1. 遗传算法的概念 🧬🔍

在当今这个高度数字化的世界里，人工智能和机器学习正在成为解决复杂问题的关键工具之一。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）便是其中一种受到自然界启发的搜索优化算法。它模仿了生物进化的过程，通过选择、交叉和变异等操作来寻找最优解。

遗传算法的基本思想是将问题的可能解编码成“染色体”形式，这些“染色体”构成了一个“种群”。种群中的每个个体都代表了一个潜在的解决方案。算法通过评估每个个体的适应度值来决定其生存概率。那些适应度较高的个体更有可能被选中进行繁殖，即通过交叉操作产生新的后代，同时也会有一定的概率发生变异，以引入随机性并保持种群多样性。经过多代的选择、交叉和变异后，种群中的优秀基因会逐渐积累，最终使得群体趋向于最优解或接近最优解。

遗传算法因其强大的全局搜索能力、无需依赖梯度信息等特点，在众多领域得到了广泛应用，如工程设计、经济预测、机器学习等领域。它不仅能够处理连续变量的问题，也能很好地应对离散变量问题，展现了其广泛的应用前景。

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