遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，常用于解决复杂的优化问题。其基本流程包括以下几个步骤：
初始化种群：
随机生成一组初始解，称为种群。
适应度评估：
评估每个解的优劣程度，通常通过计算适应度函数来实现。
选择：
根据适应度函数的值，选择一些个体作为下一代的父母。
交叉：
模拟基因交叉操作，生成新的个体。
变异：
随机改变某些基因，增加种群的多样性。
迭代：
重复上述步骤，直到满足停止条件，如达到最大迭代次数或找到满足要求的解。
在实现遗传算法时，通常需要定义以下组件：
个体（Individual）：每一个解，通常是一个包含多个基因的列表。
种群（Population）：多个个体的集合。
适应度（Fitness）：个体“好坏”的衡量标准。
选择算子（Selection）：根据适应度函数的值，选择一些个体作为下一代的父母。
交叉算子（Crossover）：对选出的父母进行基因交叉，生成新的个体。
变异算子（Mutation）：对新生成的个体进行基因变异，引入新的基因。
C++结构设计