遗传算法（GA）是一种通过随机搜索操作的启发式优化方法。优化问题的可能的解决方案集合被看成是个体的种群。一个个体对于它的环境的适应程度由其适应度指定。

搜索空间中一个个体的座标被表示为染色体，实质上是一个字符串集合。一个基因是一个染色体的一个片段，它编码了一个要被优化参数的值。一个基因的典型编码包括二进制或整数。

通过对重组、变异和选择的模拟，比父辈平均适应度更好的新一代搜索点将被找到。 图 59.1 说明了这些步骤。

根据comp.ai.genetic FAQ，GA并非是一个纯粹的随机搜索。GA会使用随机处理，但是结果的确是非随机的（比随机好）。