遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传学机制的搜索启发式算法，广泛应用于优化问题中。🌟 它的核心思想来源于达尔文的进化论：适者生存、优胜劣汰。
首先，遗传算法通过初始化一个种群（Population），每个个体代表一种可能的解。然后，利用选择（Selection）、交叉（Crossover）和变异（Mutation）三大操作不断迭代优化。🔍 每一代都会筛选出适应度更高的个体，淘汰低效的个体，从而逐步逼近最优解。
与其他算法相比，遗传算法具有全局搜索能力强、鲁棒性高、易于实现等优点。🎯 它特别适合处理复杂、非线性和多峰的问题场景，比如路径规划、资源分配等。💡
无论是初学者还是资深开发者，掌握遗传算法都能显著提升解决问题的能力。💪 推荐大家深入研究，探索更多可能性！🚀