🧬 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索启发式算法。它广泛应用于解决优化和搜索问题，尤其是在复杂度较高、解空间较大的情况下。遗传算法通过模拟生物进化的几个基本过程，如选择、交叉和变异，来实现从一个初始解集向更优解集的逐步演化。

🌱 在遗传算法中，每个可能的解都用染色体（chromosome）表示，而染色体由一系列基因（gene）组成。算法通过迭代的方式，不断筛选出适应度较高的个体，并通过交叉（crossover）和变异（mutation）操作产生新的后代，以期望这些后代能够拥有更好的特性。这个过程不断重复，直到达到预定的终止条件为止。

🌱 遗传进化算法不仅融合了遗传算法的基本思想，还可能引入了其他改进措施或技术，如自适应策略、多目标优化等，以增强算法的性能和适用范围。通过不断地进化，遗传进化算法能够帮助我们找到问题的最优解或者近似最优解，从而在工程设计、机器学习等领域发挥重要作用。