遗传算法（GA）是一种通过随机搜索操作的启发式优化方法。优化问题的可能解决方案集被视为个体的群体。个体对其环境的适应程度由其适应度决定。

个体在搜索空间中的坐标由染色体表示，实质上是一组字符字符串。基因是一个染色体的子部分，它对正在优化的单个参数的值进行编码。基因的典型编码可以是二进制或整数。

通过模拟进化操作重组、突变和选择找到新一代搜索点，这些搜索点的平均适应度高于其祖先。图 60.1说明了这些步骤。

根据comp.ai.geneticFAQ强烈强调它GAis not a pure random search for a solution to a problem. AGA使用随机过程，但结果明显是非随机的（优于随机）。