遗传算法属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解. 遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异.

。数值方法求解这一问题的主要手段是迭代运算。一般的迭代方法容易陷入局部极小的陷阱而出现"死循环"现象，使迭代无法进行。遗传算法很好地克服了这个缺点，是一种全局优化算法。
生物在漫长的进化过程中，从低等生物一直发展到高等生物，可以说是一个绝妙的优化过程。这是自然环境选择的结果。人们研究生物进化现象，总结出进化过程包括复制、杂交、变异、竞争和选择。一些学者从生物遗传、进化的过程得到启发，提出了遗传算法（GA）。算法中称遗传的生物体为个体（individual），个体对环境的适应程度用适应值（fitness）表示。适应值取决于个体的染色体（chromosome），在算法中染色体常用一串数字表示，数字串中的一位对应一个基因（gene）。一定数量的个体组成一个群体（population）。对所有个体进行选择、交叉和变异等操作，生成新的群体，称为新一代（new generation）。
遗传算法计算程序的流程可以表示如下[3]：
第一步 准备工作
（1）选择合适的编码方案，将变量（特征）转换为染色体（数字串，串长为m）。通常用二进制编码。
（2）选择合适的参数，包括群体大小（个体数M）、交叉概率PC和变异概率Pm。
（3）确定适应值函数f（x）。f（x）应为正值。
第二步 形成一个初始群体（含M个个体）。在边坡滑裂面搜索问题中，取已分析的可能滑裂面组作为初始群体。
第三步 对每一染色体（串）计算其适应值fi，同时计算群体的总适应值 。
第四步 选择
计算每一串的选择概率Pi=fi/F及累计概率。选择一般通过模拟旋转滚花轮（roulette，其上按Pi大小分成大小不等的扇形区）的算法进行。旋转M次即可选出M个串来。在计算机上实现的步骤是：产生[0，1]间随机数r，若r<q1，则第一串v1入选，否则选v2，使满足qi-1<r<qi（2≤i≤m）。可见适应值大的入选概率大。
第五步 交叉
（1）对每串产生[0，1]间随机数，若r>pc，则该串参加交叉操作，如此选出参加交叉的一组后，随机配对。
（2） 对每一对，产生[1，m]间的随机数以确定交叉的位置。
第六步 变异
如变异概率为Pm，则可能变异的位数的期望值为Pm ×m×M，每一位以等概率变异。具体为对每一串中的每一位产生[0，1]间的随机数r，若r<Pm，则该位发生反转，如对染色体二进制编码为数字0变为1，1变为0。
如新个体数达到M个，则已形成一个新群体，转向第三步；否则转向第四步继续遗传操作。直到找到使适应值最大的个体或达到最大进化代数为止。
由于选择概率是由适应值决定的，即适应值大的染色体入选概率也较大，使选择起到"择优汰劣"的作用。交叉使染色体交换信息，结合选择规则，使优秀信息得以保存，不良信息被遗弃。变异是基因中得某一位发生突变，以达到产生确实有实质性差异的新品种。遗传算法虽是一种随机算法，但它是有导向的，它所使用的"按概率随机选择"方法是在有方向的搜索方法中的一种工具。正是这种独特的搜索方法，使遗传算法自然地避开了其它最优化算法常遇到的局部最小陷阱。

    遗传算法与传统的优化方法（枚举，启发式等）相比较，以生物进化为原型，具有很好的收敛性，在计算精度要求时，计算时间少，鲁棒性高等都是它的优点。

遗传算法的优点：
1. 与问题领域无关切快速随机的搜索能力。
2. 搜索从群体出发，具有潜在的并行性，可以进行多个个体的同时比较，robust.
3. 搜索使用评价函数启发，过程简单
4. 使用概率机制进行迭代，具有随机性。
5. 具有可扩展性，容易与其他算法结合。

遗传算法的缺点： 

   1、遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,

   2、另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.
  3、没有能够及时利用网络的反馈信息,故算法的搜索速度比较慢，要得要较精确的解需要较多的训练时间。
  4、算法对初始种群的选择有一定的依赖性，能够结合一些启发算法进行改进。
  5、算法的并行机制的潜在能力没有得到充分的利用，这也是当前遗传算法的一个研究热点方向。

    在现在的工作中，遗传算法（1972年提出）已经不能很好的解决大规模计算量问题，它很容易陷入“早熟”。常用混合遗传算法，合作型协同进化算法等来替代，这些算法都是GA的衍生算法。

    遗传算法具有良好的全局搜索能力，可以快速地将解空间中的全体解搜索出，而不会陷入局部最优解的快速下降陷阱；并且利用它的内在并行性，可以方便地进行分布式计算，加快求解速度。但是遗传算法的局部搜索能力较差，导致单纯的遗传算法比较费时，在进化后期搜索效率较低。在实际应用中，遗传算法容易产生早熟收敛的问题。采用何种选择方法既要使优良个体得以保留，又要维持群体的多样性，一直是遗传算法中较难解决的问题。

    模拟退火算法虽具有摆脱局部最优解的能力，能够以随机搜索技术从概率的意义上找出目标函数的全局最小点。但是，由于模拟退火算法对整个搜索空间的状况了解不多，不便于使搜索过程进入最有希望的搜索区域，使得模拟退火算法的运算效率不高。模拟退火算法对参数（如初始温度）的依赖性较强，且进化速度慢。