遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索技术，用于解决优化问题。其基本原理包括以下几个步骤：
编码：
将问题的解表示为染色体，通常采用二进制编码或其他编码形式。每个染色体代表问题的一个可能解，其内部由多个基因组成，每个基因对应一个决策变量。
初始种群：
随机生成一组初始解，组成初始种群。每个个体代表问题的一个可能解，其质量直接影响算法的性能。
适应度函数：
用于评估每个个体在问题环境中的优劣程度。适应度值高的个体更有可能在下一代中被选中进行繁殖。
选择操作：
模拟自然选择的过程，从当前种群中选择出适应度较高的个体进行繁殖。常见的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。
交叉操作：
模拟生物进化中的基因交叉过程，通过两个个体进行交叉产生新的个体。交叉操作可以增强种群的多样性，从而提高搜索全局最优解的能力。常见的交叉方法有单点交叉、多点交叉、均匀交叉等。
变异操作：
模拟生物在自然遗传环境中由于偶然因素引起的基因突变。以很小的概率随机地改变遗传基因的值，从而引入新的遗传信息。变异操作有助于跳出局部最优解，增加种群的多样性。
迭代优化：
重复执行选择、交叉和变异操作，每一代种群都会产生新的个体，适应度高的个体被保留下来，组成新的种群。这样周而复始，种群中个体的适应度不断提高，直到满足一定的终止条件，如达到最大迭代次数或适应度达到预设阈值。
遗传算法通过模拟自然选择和遗传学原理，能够在复杂的搜索空间中有效地进行全局优化，具有并行处理能力强、不易陷入局部最优解等优点。