遗传算法种群迭代更新

遗传算法是一种基于生物进化原理的优化搜索算法，它通过模拟自然选择、交叉、变异等过程来进行问题求解。种群迭代更新是遗传算法的核心步骤之一：

1. **选择**：首先，从当前的种群中随机选取一部分个体作为父母，这个过程通常按照适应度值（解决方案的好坏程度）进行概率性的选择，适应度高的个体更有可能被选中。

2. **交叉**（Crossover）：选定的父母个体之间进行基因重组，生成新的子代。这一步模拟了生物繁殖中的配对和基因交换，比如单点交叉、两点交叉等策略。

3. **变异**（Mutation）：在子代个体中，随机改变部分基因（属性）的值，增加种群多样性，防止陷入局部最优。变异率通常是预先设定好的。

4. **淘汰和填充**：将新产生的子代个体替换掉部分当前种群中最差的部分，保持种群大小不变。有时候会采用 elitism（精英保留）策略，优秀的个体不会被淘汰。

5. **评估**：对新种群中的每个个体重新计算其适应度值，以便于下一轮的选择。

这个迭代过程不断循环，直到达到预设的最大迭代次数或者找到满足条件的解为止。每一轮迭代都有可能导致种群结构的变化，增加了找到全局最优解的可能性。