遗传算法的工作过程本质上就是模拟生物的进化过程。首先，要规定一种编码方法，使得你的问题的任何一个潜在可行解都能表示成为一个“数字”染色体。然后，创建一个由随机的染色体组成的初始群体（每个染色体代表了一个不同的候选解），并在一段时期中，以培育适应性最强的个体的办法，让它们进化，在此期间，染色体的某些位置上要加入少量的变异。经过许多世代后，运气好一点，遗传算法将会收敛到一个解。遗传算法不保证一定能得到解，如果有解也不保证找到的是最优解，但只要采用的方法正确，你通常都能为遗传算法编出一个能够很好运行的程序。遗传算法的最大优点就是， 你不需要知道怎么去解决一个问题; 你需要知道的仅仅是，用怎么的方式对可行解进行编码，使得它能能被遗传算法机制所利用

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