对遗传算法的描述，以及对其运行过程的详细讲解。

遗传算法流程图和伪代码

5选择运算 交换操作变异

遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律 ( 适者生存，优胜劣汰遗传机制 )演化而来 的随机搜索算法。利用基因变异、杂交，繁殖等手段 ，根据达尔文的适者生存，优胜劣汰的理论选择最优点进行变异和杂交 ， 从而繁殖产生新的后代 ，这些都是建立在概率的基础之上． 它尤其适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂的和非线性的问题． 如著名的T S(巡回旅行商问题) 背包问题 、排课问题等．虽然遗传算法在许多领域中都有成功的应用， 但其自身也存在不足， 如局部搜索能力差 、 存在未成熟收敛和随机游走等现象， 导致算法的收敛性能差， 需要很长时间才能找到最优解等问题。这些不足阻碍了遗传算法的推广应用。如何改善遗传算法的搜索能力和提高算法的收敛速度， 使其更好地应用于实际问题的解决中， 是现在遗传算法研究者首要考虑的问题。

遗传算法（Genetic Algorithms,GA）是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化搜索算法。它模拟了生物的繁殖、交配和变异现象，从初始的种群，产生一群更适应环境的后代。

对遗传算法思想的介绍，简单明了 适用于初学者对遗传思想的理解

4.1 基本概念 4.2 选择算子 4.3 交叉算子 4.4 变异算子 4.5 基本遗传算法 4.6 基本实现技术 4.7 遗传算法应用

很详细，共72页 1、介绍了计算智能和人工智能的区别 2、详细介绍遗传算法

遗传算法介绍，讲得挺好！！！！！！！！！！！！！！！！！

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