基因遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法。它借鉴了达尔文的自然选择理论和孟德尔的遗传学原理，通过模拟基因的交叉、变异和选择等机制来寻找问题的最优解。该算法的基本流程包括：1.初始化种群：随机生成一组可能的解作为初始种群2.适应度评估：根据目标函数计算每个个体的适应度3.选择操作：按照适应度高低选择优秀个体4.交叉操作：将选中的个体进行基因重组5.变异操作：对部分个体进行随机变异6.重复迭代：直到满足终止条件遗传算法广泛应用于函数优化、机器学习、自动控制、组合优化等领域。它具有全局搜索能力强、并行性好、适应性强等优点，特别适合解决复杂的非线性问题。