遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程与机制来求解问题的方法。它起源于20世纪70年代，由霍兰德教授提出，并逐渐发展成为一种重要的智能计算技术。遗传算法通过模仿自然选择和遗传学中的基因重组等过程，从一个初始种群开始迭代搜索最优解。

遗传算法的核心思想是“适者生存”。在算法运行过程中，每个个体代表一个问题的潜在解。这些个体按照一定的规则进行交叉、变异操作后产生下一代群体。在这个过程中，适应度较高的个体更有可能被保留下来继续参与后续迭代，而适应度较低的则被淘汰。这种机制使得整个种群向着更优的方向演化。

遗传算法通常包含以下几个步骤：

1. 初始化种群：随机生成一组初始解作为算法的第一代。

2. 计算适应度值：根据目标函数对每个个体计算其适应度值。

3. 选择操作：依据适应度值高低决定哪些个体能够进入下一轮繁殖。

4. 交叉操作：将选定的父代个体按一定概率交换部分基因形成新个体。

5. 变异操作：以较小的概率改变某些位点上的基因值增加多样性。

6. 更新种群：将新的子代加入种群并淘汰掉旧的一代。

7. 判断终止条件：如果满足预设条件（如达到最大迭代次数或找到满意解），则停止算法；否则返回第2步重复执行。

遗传算法具有广泛的应用价值，特别是在解决复杂优化问题时展现出强大的能力。例如，在工程设计领域它可以用来优化结构参数；在机器学习中可用于特征选择或者超参数调优等方面。此外，由于其无需依赖梯度信息的特点，在处理非线性、多峰等问题上也表现出色。

需要注意的是，在实际应用中如何合理设置参数（如种群规模、交叉概率、变异概率等）以及设计有效的编码方式都是影响遗传算法性能的关键因素。因此，在具体实施前需要结合实际情况仔细分析并调整相关配置。