在遗传算法中，优化问题的一组候选解（称为个体、生物或表型）向更好的解进化。每个候选解都有一组可以突变和改变的特性（染色体或基因型）；传统上，解决方案用二进制表示为0和1的字符串，但也可以使用其他编码。[3]
进化通常从随机生成的个体种群开始，是一个迭代过程，每次迭代中的种群称为一代。在每一代中，评估种群中每个个体的适应度；适应度通常是被求解优化问题中目标函数的值。更合适的个体是从当前种群中随机选择的，每个个体的基因组被改性（重组，可能随机突变）以形成新一代。新一代候选解随后被用于算法的下一次迭代。通常，当生成的代数达到最大，或者种群达到满意的适应度水平时，算法终止。
典型的遗传算法需要：
1. 解域的遗传表示。
2. 解域的适应度函数。
每个候选解决方案的标准表示是位数组。[3]其他类型和结构的阵列可以以基本相同的方式使用。使这些基因表达变得方便的主要特性是，它们的组成部分由于其固定的大小而容易对齐，这便于简单的交叉操作。也可以使用可变长度表示，但是在这种情况下，交叉实现更加复杂。在遗传规划中研究树状表示，在进化规划中研究图形形式表示；基因表达规划研究了线性染色体和树的混合。
一旦定义了遗传表示和适应度函数，遗传算法就开始初始化一组解，然后通过重复应用变异、交叉、反演和选择算子来改进它。
初始化
人口规模取决于问题的性质，但通常包含数百或数千种可能的解决方案。通常，初始种群是随机生成的，允许所有可能的解决方案范围（搜索空间）。有时，解决方案可能被“播种”到可能找到最佳解决方案的区域。
选择
在每一连续世代中，现有种群的一部分被挑选出来繁殖新一代。通过基于适应度的过程选择个体解决方案，其中更适合的解决方案（由适应度函数度量）通常更有可能被选择。某些选择方法会对每个解决方案的适应度进行评级，并优先选择最佳解决方案。其他方法只对种群的随机样本进行评级，因为前者可能非常耗时。
适应度函数是在遗传表示上定义的，并用来度量表示解的质量。适应度函数总是与问题相关的。例如，在背包问题中，人们想要最大化可以放在某个固定容量背包中的物品的总价值。解决方案的表示可以是位数组，其中每个位代表不同的对象，位的值（0或1）代表对象是否在背包中。不是每一个这样的表示都是有效的，因为物体的大小可能超过背包的容量。如果表示有效，解的适应度是背包中所有对象的值之和，否则为0。
在一些问题中，很难甚至不可能定义适应度表达式；在这些情况下，可以使用模拟来确定表型的适应度函数值（例如，使用计算流体动力学来确定其形状被编码为表型的车辆的空气阻力），或者使用交互式遗传算法。
遗传算子
下一步是从通过遗传算子交叉（也称为重组）和变异的组合选择的解中产生第二代解种群。
对于要生成的每种新解，从之前选择的池中选择一对“亲本”解进行繁殖。通过使用上述交叉和变异方法产生一个“子”解，就产生了一个新的解，它通常具有其“父”的许多特征。为每个新的孩子选择新的父母，并且该过程继续进行，直到产生适当规模的新的解决方案种群。尽管基于双亲使用的繁殖方法更受“生物学启发”，但一些研究[4][5]表明，超过两个父母会产生更高质量的染色体。
这些过程最终导致不同于最初一代的下一代染色体群体。一般来说，通过这一程序，种群的平均适应度会有所提高，因为只有第一代中最好的生物体被挑选出来进行繁殖，还有一小部分不太适应的解决方案。这些不太合适的解决方案确保了父母基因库中的遗传多样性，从而确保了后代的遗传多样性。
对于交叉和变异的重要性，人们意见不一。Fogel （2006）中有许多参考文献支持基于的搜索的重要性。
虽然交叉和变异被认为是主要遗传算子，但也可以在遗传算法中使用其他算子，如重组、殖民灭绝或迁移。[6]
有必要调整突变概率、交叉概率和种群大小等参数，以便为正在处理的问题类找到合理的设置。非常小的突变率可能导致遗传漂移（本质上是非遍历性的）。重组率过高可能导致遗传算法过早收敛。除非采用精英选择，否则过高的突变率可能会导致失去好的解决方案。
启发式算法
除了上面的主要算子之外，可以采用其他启发式算法来使计算更快或更鲁棒。物种形成启发式惩罚过于相似的候选解之间的交叉；这鼓励了种群多样性，并有助于防止过早收敛到不太理想的解决方案。[7][8]
终止
重复这一世代过程，直到达到终止条件。常见的终止条件是：
遗传算法易于实现，但其行为难以理解。特别难以理解的是，为什么这些算法在应用于实际问题时经常能够成功地生成高适应性的解决方案。 积木块假设包括：
1. 通过识别和重组“积木块”（即具有高于平均适应度的低阶、低定义长度图式）来执行自适应的启发式描述。
2. 一种假设，即遗传算法通过隐式和有效地实现这种启发式算法来执行自适应。
Goldberg将启发式描述如下：
尽管对积木块假设的有效性缺乏共识，但多年来它一直被评估和用作参考。例如，许多分布算法的估计已被提出，试图提供一个假设成立的环境。[10][11]尽管已经报道了某些类型问题的良好结果，但是对于作为遗传算法效率解释的积木块假设的普遍性和/或实用性的怀疑仍然存在。事实上，有相当多的工作试图从分布算法估计的角度来理解它的局限性。[12][13][14]
与其他可选的优化算法相比，遗传算法的使用存在局限性：
最简单的算法将每个染色体表示为一个位串。通常，数字参数可以用整数表示，不过也可以使用浮点表示。浮点表示对于进化策略和进化规划来说是自然的。有人提出了实值遗传算法的概念，但实际上用词不当，因为它并不真正代表John Henry Holland在20世纪70年代提出的积木块理论。然而，基于理论和实验结果（见下文），这一理论并非没有支持。基本算法在位级别执行交叉和变异。其他变体将染色体视为数字列表，这些数字是指令表、链表中的节点、散列、对象或任何其他可想象的数据结构的索引。执行交叉和变异为的是尊重数据元素边界。对于大多数数据类型，可以设计特定的变异算子。不同的染色体数据类型似乎对不同的特定问题域起着更好或更坏的作用。
当使用整数的位串表示时，通常使用灰色编码。这样，整数的微小变化就很容易受到突变或交叉影响。已经发现这有助于防止所谓的汉明壁的过早收敛，在汉明壁中，为了将染色体改变为更好的解决方案，必须同时发生很多的突变（或交叉事件）。
其他方法包括使用实数数组而不是位串来表示染色体。图式理论的结果表明，通常字母的值越小，表现越好，但最初令研究者惊讶的是，使用实值染色体获得了良好的结果。这被解释为有限染色体群体中的一组实值形成了一个虚拟字母表（当选择和重组占主导地位时），其基数比浮点表示预期的要低得多。[17][18]
遗传算法可访问问题域的扩展可以通过将几种不同类型的异源编码基因连接到一条染色体上，对解池进行更复杂的编码来实现。[19]这种特殊的方法允许解决需要对问题参数有完全不同的定义域的优化问题。例如，在级联控制器调优的问题中，内部环路控制器结构可以属于三个参数的常规调节器，而外部环路可以实现具有本质不同描述的语言控制器（例如模糊系统）。这种特殊的编码形式需要一种专门的交叉机制，它可以逐段重组染色体，对于复杂适应系统，特别是进化过程建模和仿来说真的是一种有用的工具。
构建一个新种群的一般过程中，一个实际变体允许当代的最佳生物体不变地延续到下一代。这种策略被称为精英选择，保证遗传算法获得的解决方案质量不会从一代传到下一代而降低。[20]
遗传算法的并行实现有两种类型。粗粒度并行遗传算法假设每个计算机节点上有一个种群，并且个体在节点之间迁移。细粒度并行遗传算法假设每个处理器节点上有一个个体，该个体与相邻个体一起进行选择和繁殖。其他变体，如在线优化问题的遗传算法，在适应度函数中引入了时间依赖性或噪声。
具有自适应参数的遗传算法（自适应遗传算法，AGAs）是遗传算法的另一个重要且发展前景巨大的变体。交叉概率和变异概率极大地决定了遗传算法的求解精度和收敛速度。自适应遗传算法不使用固定的交叉概率和变异概率值，而是利用每一代的种群信息，自适应地调整交叉概率和变异概率，以保持种群多样性和收敛能力。在自适应遗传算法中，[21]交叉概率和变异概率的调整取决于解的适应度值。在基于聚类的自适应遗传算法中，[22]通过使用聚类分析来判断种群的优化状态，交叉概率和变异概率的调整依赖于这些优化状态。将遗传算法与其他优化方法相结合是非常有效的。遗传算法倾向于擅长寻找总体上好的全局解，但在寻找最后几个突变以找到绝对最优解方面效率很低。其他技术（如简单的爬山算法）在有限的区域内能非常有效地找到绝对最优解。交替使用遗传算法和爬山算法可以提高遗传算法效率[需要标注引用]，同时克服爬山算法缺乏鲁棒性的缺点。
这意味着遗传变异的规则在自然情况下可能有不同的含义。例如——假设步骤是以连续的顺序存储的——交叉可能会将母体基因的许多步骤与父代基因的许多步骤相加，以此类推。这就像在表型地貌中添加更可能沿着山脊的向量。因此，该过程的效率可以提高许多数量级。此外，反演算子有机会以连续顺序或任何其他有利于生存或效率的合适顺序放置步骤。[23]
一种变异，即种群作为一个整体而不是其个体成员进行进化，被称为基因库重组。
已经有人开发了许多变体来尝试改进遗传算法在具有高度适应度上位性的问题上的性能，即，其中解的适应度由它的变量的交互子集组成。这样的算法旨在学习（在开发之前）这些有益的表型相互作用。因此，它们在适应性地减少破坏性重组方面与积木块假设一致。这种方法的突出例子包括mGA、[24]GEMGA[25]和LLGA。[26]
显示为特别适合用遗传算法解决的问题包括时间表和调度问题，许多调度软件包都是基于遗传算法。遗传算法也被应用于工程。[27]遗传算法经常被用作解决全局优化问题的一种方法。
一般而言，在经验法则中，遗传算法可能在具有复杂适应度的问题域中有用，因为混合，即结合交叉的变异，被设计成使种群远离传统爬山算法可能陷入的局部最优。注意，常用的交叉算子不能改变任何均匀稳定的种群。突变本身可以提供整个遗传算法过程的遍历性（被视为马尔可夫链）。
遗传算法解决的问题的例子包括：设计成将阳光汇聚到太阳能收集器的镜子[28]，设计成在空间接收无线电信号的天线[29]，计算机图形的行走方法[29]，复杂流场中空气动力体的优化设计[30]。
在他的算法设计手册中，Skiena建议任何任务都不要使用遗传算法：
根据遗传算子（如位串上的突变和交叉）来建模应用程序是非常不自然的。伪生物学在你和你的问题之间增加了另一个层次的复杂性。其次，遗传算法在非平凡的问题上需要很长时间。[...]与进化类比——重大的进步需要[原文如此]几百万年的时间——可能非常恰当。[...]我从未遇到过任何问题，在我看来，遗传算法正是攻击这一点的方法。此外，我从未见过任何使用遗传算法的计算结果给我留下良好印象。为了满足你的启发式搜索的迷信需求，请坚持使用模拟退火算法。
— Steven Skiena
1950年，Alan Turing提出了一种“学习机”，这种学习机将与进化论有平等地位。[31]计算机模拟进化早在1954年就开始了，当时Nils Aall Barricelli正在新泽西州普林斯顿高等研究院使用计算机。[32][33]他1954年的出版物没有引起广泛注意。从1957年开始，[34]澳大利亚定量遗传学家Alex Fraser发表了一系列论文，内容是模拟人工选择具有控制可测量性状的多个基因座的生物体。从这些开始，生物学家对进化的计算机模拟在20世纪60年代初变得更加普遍，Fraser和 Burnell （1970[35]）和 Crosby （1973）在书中描述了这些方法[36]。Fraser的模拟包括了现代遗传算法的所有基本要素。此外， Hans-Joachim Bremermann在20世纪60年代发表了一系列论文，这些论文也采用了一组优化问题的解决方案，经历了重组、突变和选择。Bremermann的研究也包括现代遗传算法的要素。[37]其他值得注意的早期先驱包括Richard Friedberg、George Friedman和Michael Conrad。 Fogel （1998）再版了许多早期的论文。[38]
尽管Barricell在他1963年报道的工作中模拟了玩简单游戏能力的进化[39]，但由于Ingo Rechenberg和Hans-Paul Schwefel在20世纪60年代和70年代初的工作，人工进化成为一种被广泛认可的优化方法——Rechenberg的团队能够通过进化策略解决复杂的工程问题。[40][41][42][43] 另一种方法是Lawrence J. Fogel的进化规划技术，它是为产生人工智能而提出的。进化规划最初使用有限状态机来预测环境，并使用变异和选择来优化预测逻辑。遗传算法尤其在20世纪70年代早期通过John Holland的工作变得流行起来，尤其是他的书《自然和人工系统中的适应》（1975）。他的工作源于自己和他在密歇根大学的学生对细胞自动机的研究。Holland引入了一个预测下一代质量的形式化框架，称为Holland模式定理。直到20世纪80年代中期第一次国际遗传算法会议在宾夕法尼亚州匹兹堡举行，遗传算法的研究基本上还是理论性的。
20世纪80年代末，通用电气开始销售世界上第一款遗传算法产品，这是一款为工业流程设计的基于大型机的工具包。[44]1989年，Axcelis公司发布了Evolver，这是世界上第一款用于台式计算机的商用遗传算法产品。《纽约时报》科技专栏作家John Markoff在1990年给写了[45]关于Evolver的文章，直到1995年，它仍然是唯一的交互式商业遗传算法。[46] Evolver于1997年出售给Palisade，被翻译成多种语言，目前已是第六版。[47]
遗传算法是一个子领域：
进化算法
进化算法是进化计算的一个子领域。
群体智能
群体智能是进化计算的一个子领域。
其他进化计算算法
进化计算是元启发式方法的一个子领域。
其他元启发式方法
元启发式方法大体上属于随机优化方法。
其他随机优化方法
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