进化算法（Evolutionary Algorithm, EA）是一类基于生物进化原理的优化算法，属于元启发式算法的范畴。进化算法通过模拟自然选择、遗传、变异等生物进化过程，在解空间中搜索最优解。它广泛应用于解决复杂的优化问题，尤其是那些传统方法难以处理的问题（如非线性、非凸、多峰问题）。

1. 进化算法的核心思想

进化算法的核心思想是模拟生物进化过程：

种群：算法维护一组候选解（称为个体或染色体），这些候选解构成一个种群。

适应度：每个个体都有一个适应度值，用于衡量其优劣。适应度值越高，个体越优秀。

选择：根据适应度值选择优秀的个体作为父代。

交叉：将父代个体的基因组合，生成新的子代个体。

变异：对子代个体的基因进行随机改变，增加种群的多样性。

迭代：重复上述过程，直到找到满意的解或达到停止条件。

2. 进化算法的基本流程

进化算法的典型流程如下：

初始化：随机生成初始种群。

评估：计算每个个体的适应度值。

选择：根据适应度值选择优秀的个体作为父代。

交叉：将父代个体的基因组合，生成子代个体。

变异：对子代个体的基因进行随机改变。