遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学机制的优化技术。生物学中，后代是由父母遗传信息的组合而来。同样的，遗传算法中的优秀个体通过选择和交叉得到优秀后代，从而逐步达到最优解。
遗传算法被广泛应用于各种工程和科学领域，例如旅行商问题、纳米技术组装和大规模模拟等领域。
通过思考生物的变异、基因突变以及环境的随机干扰，我们可以得出一个遗传算法的框架：选用适应度函数，生成一定数量的初始解，并通过选择、交叉、变异操作来得到更多新的解。复制更适应的解并删除远离最优解的解，不断重复上述过程，逐步优化出最优解。
值得注意的是，遗传算法不是总能保证得到最优解。反而它更适用于那些需要在庞大的搜索空间中进行自动寻找最优解的问题，减少了常规搜索方法的时间和成本。
