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遗传算法是一种基于自然界遗传机制的搜索算法，通过模拟遗传、交叉和变异等过程来优化解决问题，在解决复杂问题、寻找全局最优解方面具有很好的效果。
1.遗传算法的基本原理
遗传算法的基本原理是生物进化中的自然选择和遗传机制，通过对适应度较高的个体进行保留和交叉变异，不断迭代生成更优的解。
2.遗传算法的基本步骤
遗传算法的基本步骤包括：
- 初始化：随机生成一定数量的初始个体，即“种群”；
- 评估：计算每个个体的适应度，确定选择的策略；
- 选择：选取适应度较高的个体进行“保留”；
- 交叉：对被保留的个体进行两两交叉，产生新的个体；
- 变异：对交叉后生成的新个体进行随机突变；
- 重复执行步骤2-5，直至找到满意的解。
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