遗传算法是一种借鉴生物进化原理，特别是自然选择和遗传机制的随机搜索算法，由J.Holland教授在1975年提出。它主要用于解决优化问题，通过模拟生物进化过程中的种群演变、适者生存、遗传与变异等机制，寻找问题的最佳解决方案。
在遗传算法中，每个解决方案被称为个体，一组个体组成一个种群。个体的特性被编码成“染色体”，通常表现为字符串或向量。染色体的各个部分，即基因，代表了个体的特定属性或特征。适应性（fitness）是通过适应函数来衡量的，该函数基于目标函数的值，决定了个体的生存概率和繁殖能力。适应度高的个体更有可能在种群中被保留，并且参与到下一代的生成中。
遗传算法的主要步骤包括：
1. **编码**：将优化问题的解转化为染色体，编码方式通常依据问题类型和计算需求而定。
2. **适应度函数**：根据目标函数构建，用于评估个体的适应性，决定个体的生存概率。
3. **选择（Selection）**：依据适应度函数值，按照一定的概率选择部分个体进入下一代。
4. **交叉（Crossover）**：模拟生物繁殖，选择的个体进行基因组合，生成新的个体。
5. **变异（Mutation）**：在新个体中引入随机变化，增加解空间的探索范围，防止过早收敛。
基本遗传算法（Simple Genetic Algorithm, SGA）是最简单的遗传算法形式，主要包括四个组成部分：
1. **编码（Initialization）**：生成初始种群，通常随机产生。
2. **适应度函数（Fitness Function）**：定义个体的适应度评价标准。
3. **遗传算子（Genetic Operators）**：选择、交叉和变异操作。
4. **运行参数**：包括种群规模、交叉概率、变异概率等，影响算法性能。
在实际应用中，例如在函数优化问题中，遗传算法会将连续区间转化为离散的二进制编码，以便于操作。通过编码，可以将实数映射到二进制串，从而实现对函数解的表示。在解码过程中，二进制串再转换回对应的实数值。
此外，几个关键术语包括：
- **基因型（Genotype）**：个体的编码形式，如二进制串。
- **表现型（Phenotype）**：编码解码后的实际解决方案。
- **个体（Individual）**：也称为染色体，代表一个可能的解。
- **初始种群（Initial Population）**：算法开始时生成的个体集合，规模直接影响搜索效率。
- **适应度函数（Fitness Function）**：评估个体优劣的关键，引导算法向最优解靠近。
- **选择算子（Selection Operator）**：依据适应度值进行个体选择，如轮盘赌选择法，使适应度高的个体有更多的繁殖机会。
遗传算法的优点在于其全局搜索能力，能够跳出局部极小值，适用于解决多模态、高维度的优化问题。然而，适应度函数的设计和参数调整对算法效果有很大影响，需要根据具体问题进行优化。此外，遗传算法可能会遇到早熟收敛的问题，即在早期就找到一个较好的解，但无法进一步改进，这需要通过合理的变异策略和参数设置来缓解。
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