遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于自然选择和遗传学机制的搜索优化算法。它模拟了生物进化过程中的“生存竞争”与“优胜劣汰”，通过模拟自然界的基因重组和变异来解决复杂问题。🎯

在遗传算法中，每个可能的解被看作是一个“染色体”，由多个“基因”组成。算法通过“选择”、“交叉”和“变异”三个主要操作不断迭代，逐步逼近最优解。🌈这种智能算法特别适合处理传统方法难以解决的大规模、非线性或动态优化问题。例如，在工业设计中，遗传算法可以快速找到最优设计方案；在金融领域，它能够帮助优化投资组合。📈

遗传算法的优势在于其强大的全局搜索能力以及对复杂环境的良好适应性。尽管计算量较大，但随着计算机性能的提升，它已成为人工智能领域的热门工具之一。💡🚀