遗传算法是一种基于生物进化原理的优化方法，由John Henry Holland在20世纪60年代提出。它是模拟自然选择和遗传过程来寻找问题的最佳解决方案。在这个小例子中，我们看到一个用Java实现的简单遗传算法，它被用于求解函数的最大值。
我们要理解遗传算法的基本步骤：
1. **初始化种群**：随机生成一组初始解，这些解代表可能的解决方案，被称为个体或染色体。在本例中，每个个体可能是一组数值，代表函数的输入参数。
2. **适应度评估**：计算每个个体的适应度，通常是根据其对应的目标函数值。如果目标是最大化函数，那么适应度值越高，表示个体越好。在Java代码中，这将通过调用目标函数并计算返回值来实现。
3. **选择**：根据适应度值选择一部分个体进行繁殖。常见的选择策略有轮盘赌选择、比例选择等。这部分代码将依据每个个体的适应度来决定其在下一代中出现的概率。
4. **交叉（Crossover）**：模拟生物的基因重组，选择两个个体生成新的后代。交叉操作通常包括单点交叉、多点交叉或均匀交叉等。在这个Java程序中，两个父代的某些部分会被交换，生成新的子代个体。
5. **变异（Mutation）**：为了保持种群的多样性，会随机选择一些个体进行微小的改变，即变异。这一步防止了算法过早收敛到局部最优解。
6. **重复步骤2-5**：以上步骤会反复执行，直到达到预设的迭代次数或满足停止条件（如适应度阈值、无改进的代数等）。
在Java代码中，可能会包含以下关键类和方法：
- `Individual` 类：表示一个个体，包含其基因（参数值）和适应度值。
- `Population` 类：管理整个种群，负责选择、交叉和变异操作。
- `FitnessFunction` 接口：定义计算适应度的方法，由具体问题的函数实现。
- `GeneticAlgorithm` 类：作为主逻辑，包含算法的运行流程。
这个简单的遗传算法示例对于初学者来说是非常有价值的，因为它提供了直观的代码结构和丰富的注释，有助于理解遗传算法的核心概念。通过阅读和理解代码，你可以学习如何将理论应用于实际编程，以及如何调整参数以优化算法性能。同时，这也是一个很好的起点，可以进一步扩展到更复杂的问题，如多目标优化、约束优化等。
