遗传算法是一种元启发式算法。该算法的核心思想是每一代的种群都会进化成更好的（更适应的）解决方案。为什么会这样呢？

我对AI还比较新手，但希望一步一步地提高；-）所以请帮助我理解这个算法。

在每次迭代中，会创建新一代的种群。为什么新一代会包含一个相同或更适应的个体呢？

Create a population of IndividualsWHILE population does not have the optimal fittest OR not maximum number of generations    call: evoluate the populationprint fittest of populationmethod: evoluate the population    Craete a new population   FOR the number of individuals in the population     Select a fittest individual out of 5 random Individuals     Select a fittest individual out of 5 random Individuals     Store the crossover of these (parent) Individuals in the new population   FOR the number of individuals in the population     mutate the individual

下一代种群是否可能包含一个适应性较差的解决方案？

回答：

注：对任何语法错误表示歉意。

问：为什么新一代会包含一个相同或更适应的个体？

答：假设算法从一定数量（比如30个）的种群（个体/解决方案集）开始，并将运行一定数量（比如30代）的代数。

1. 最初，每个个体被随机赋予一个适应度分数，或者使用适应度函数来评估。
2. 在每一代中，所有个体都会经历一些步骤（选择、交叉、变异）。在选择步骤中，适应度值较高的个体更有可能被选中。在交叉过程中，适应度值较高的个体更有可能被选为父本。同样，在变异步骤中也是如此。（注意：在选择、交叉、变异步骤中使用了概率值。）因此，在下一代中，新种群更有可能比上一代表现得更好。

有关详细信息，您可以查看这本书：https://www.amazon.com/Hands-Genetic-Algorithms-Python-intelligence-ebook/dp/B0842372RQ/ref=zg_bs_3880_18?_encoding=UTF8&psc=1&refRID=CEXPB1J6G099H25M0S21

问：下一代种群是否可能包含一个适应性较差的解决方案？

答：是的。由于交叉和变异，一些后代（新个体）可能会与其最佳父本个体（之前选中进行交叉/变异的个体）有很大不同，以至于它们可能无法提供最佳结果。然而，在每一代中，个体的适应性最终会得到改善。

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