遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化搜索算法。它借鉴了生物进化中的选择、交叉和变异等概念，通过迭代过程逐步改进候选解的质量。遗传算法通常从一个随机生成的初始种群开始，然后评估每个个体的适应度，根据适应度选择优秀的个体进行繁殖。在繁殖过程中，算法会应用交叉操作来组合不同个体的特征，并通过变异操作引入新的特征。经过多代进化后，种群中的个体将逐渐逼近问题的最优解。遗传算法因其全局搜索能力和对复杂问题的适应性而被广泛应用于工程优化、机器学习等领域。