遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法。它通过模拟自然界中生物进化的过程，从初始种群开始，通过选择、交叉和变异等操作，逐渐逼近问题的最优解。在遗传算法中，每个个体（称为染色体）代表一个可能的解决方案，而适应度函数则衡量每个个体的优劣程度。
遗传算法的基本步骤如下：
1. 初始化：随机生成一定数量的初始种群，每个个体（染色体）由一组基因组成，表示问题的解。
2. 评估：计算每个个体的适应度值，即根据问题的目标函数计算其优劣程度。
3. 选择：根据适应度值进行选择，选取适应度高的个体作为下一代的父代。常用的选择方法有轮盘赌选择法、锦标赛选择法等。
4. 交叉：将选中的父代个体进行交叉操作，产生新的个体。交叉方法有多种，如单点交叉、多点交叉、均匀交叉等。
5. 变异：对新产生的个体进行变异操作，增加种群的多样性。变异方法包括二进制编码变异、算术变异等。
6. 终止条件：设定最大迭代次数或满足某种停止条件时，结束算法。
7. 输出结果：返回最优解或最优解集。
遗传算法具有全局搜索能力，能够处理复杂的优化问题，广泛应用于求解组合优化、机器学习等领域。