正确答案：遗传算法是模拟“生物在自然环境中的遗传和进化过程”而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。通俗地讲，遗传算法是用来处理优化问题的。决策变量X组成了问题的解空间，对问题的最优解的搜索是通过对染色体的组合搜索来进行的。每个解可理解为一个“个体”，而大量的解的集合组成了“群体”。一开始，“群体”中的这些“个体”彼此之间各有特点，之后对环境适应性弱的“个体”被“淘汰”，适应性强的“个体”能够将其基因延续，且适应性越强基因被抽取的概率越大，挑选出的双亲基因各取一半，同时有可能伴随着一定比例的变异，组成“下一代”的基因。如此一代又一代的“演化”，最终“群体”中的“个体”都能很好地适应环境，这些“个体”也就是相应的“优解”。生物的进化过程主要是通过染色体之间的交叉和染色体的变异来完成的。遗传算法中的最优解搜索过程也模仿生物的这个进化过程，使用所谓的遗传算子（GeneticOperators）作用于群体P（t）中，进行下述遗传操作，从而得到新一代群体P（t+1）。

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