进化算法
进化算法受到自然选择的启发，包括遗传算法和差分进化等技术。它们通常用于解决使用传统方法难以或无法解决的复杂优化问题。
关键组件：
总体：优化问题的一组候选解决方案。
Fitness Function：评估每个候选解决方案质量的函数。
选择：一种用于选择要复制的最适候选者的机制。
Genetic Operators：修改所选候选者以创建新的后代的运算符，例如交叉和突变。
终止：停止算法的条件，例如达到最大代数或令人满意的适应度。
遗传算法
这些算法使用 crossover 和 mutation 运算符来进化种群。通常用于通过依赖生物启发的运算符（如 mutation、crossover 和 selection）为优化和搜索问题生成高质量的解决方案。
python案例
