遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种受生物进化过程启发的优化算法，广泛应用于人工智能领域。它通过模拟自然选择、交叉和变异等生物进化机制来搜索和优化解空间中的最优解。在GA中，每个可能的解决方案被视为一个个体，通常用二进制字符串（染色体）表示，其中每个二进制位（基因）代表一个特征或属性。适应度函数用于评估个体的优劣，基于目标函数值来衡量个体的适应度。通过选择、交叉和变异操作，遗传算法在多代中不断迭代更新种群，逐渐进化出更优秀的解决方案。