遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法，灵感来源于达尔文的生物进化论。它通过“选择”、“交叉”和“变异”三个核心步骤，逐步逼近最优解。第一步是选择适应环境的个体，第二步将优秀基因重组，第三步引入随机性以避免陷入局部最优。💡
在实际应用中，遗传算法常用于解决复杂的组合优化问题，例如路径规划或资源分配。以C++实现为例，我们可以定义一个染色体结构存储候选解，并编写函数模拟上述过程。例如，用数组表示染色体，通过随机数生成器完成变异操作，再结合排序算法筛选优秀个体。此外，还需设置终止条件（如最大迭代次数），确保程序高效运行。💪
遗传算法不仅高效且通用性强，还能启发我们思考人与技术的无限可能！🚀
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