在遗传算法中，每个可能的解被称为个体，所有可能解的集合称为种群。种群中的个体按照一定的适应度函数进行评估，适应度高的个体有更高的概率被选中参与下一代的繁殖。通过交叉操作，两个或多个个体的部分基因组合形成新的后代；而变异操作则以较小的概率改变某些个体的基因，从而引入新的遗传信息。
这种迭代的过程使得种群逐渐向更优的方向演化，最终找到接近最优解的结果。遗传算法因其强大的全局搜索能力和对复杂环境的良好适应性，在工程设计、机器学习等领域得到了广泛应用。然而，其性能依赖于参数设置及编码方式的选择，因此需要根据具体应用场景合理调整相关配置。
