遗传算法(GA)的概念是由Holland[6]于1973 年受生物进化论的启发而首次提出的。它是一种通过模拟生物界自然选择和遗传机制的随机搜索算法, 是一种比较通用的优化算法

它通过编码技术, 把优化问题的解用一编码的形式来表示,然后对这些表示优化问题的解的码字根据自然界中的遗传机制进行比较简单的遗传操作, 主要操作有选择、交叉和变异。刚开始提出的遗传算法主要用于求解旅行商问题,这主要是旅行商问题的解直接就是一个编码形式,因此对它编码比较容易;但是通过编码方法和对算法的一些改进,遗传算法可以用于求解很多的优化问题。

与传统方法相比遗传算法具有隐式并行性和全局搜索性两大主要特点作为强有力且应用广泛的随机搜索和优化方法遗传算法可能是当今影响最广泛的进化计算方法之一