1樓：KevinLiu
演化演算法，更為合適的說法是進化演算法Evolution Algorithm, 就是模擬自然界的各類進化方式。從核心上來說，必須有兩類操作：（1）不斷區域性尋優，也就是進化的本質，適者生存，一般適應度較好的解進一步使用或被利用的概率較大，就如同進化中，適應性較好的個體繁殖的個體存活率更高一樣，保證解的收斂性或說利用性。
（2）隨機機制，最常見的是交叉和變異，產生一些隨機性，保證解的多樣性，或者說探索性。 一般來說（1）是正反饋，（2）是負反饋，通過2個機制的相互作用，但以正反饋為主導，就能不斷推動得到更優的解。
當然，前面只是進化演算法的核心機制，具體到不同的演算法，如遺傳演算法、模擬退火演算法等，只是不同機制上的實現方式不同而已。
2樓：光頭藝術家
假設目標是要尋找乙個非線性函式的最小值。
那麼染色體=x的矩陣
適應度=y取反（因為最小值）
首先我們隨機初始化一些x矩陣，稱為種群
開始迴圈以下：
計算適應度，殺死適應度低的部分
留下的矩陣交換染色體，完成繁衍
遺傳後的染色體進行變異，產生新的種群
這就是遺傳演算法的大致過程，把y變成損失函式就可以做其他任務。
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