遗传算法的基本思想是什么？请详述遗传算法中的三个基本操作，并写出遗传算法至少5个应用领域。（15分）

遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化搜索算法，其基本思想是模拟自然选择、交叉和变异等进化过程，通过不断迭代来寻找最优解。以下是遗传算法的三个核心操作：

编码与初始化：将待解决的问题转换成染色体（一种代表解的表示形式），随机生成初始种群作为第一代。

适应度函数：评估每个个体（染色体）的“健康”程度或接近目标状态的程度，这是选择操作的基础。

选择、交叉与变异：

选择：按照适应度值选择部分优秀的个体进入下一代。常用的方式有轮盘赌选择法、锦标赛选择法等。
交叉：两个父母个体交换部分基因，生成新的子代，这有助于多样性保持和避免早熟收敛。
变异：对某些随机的个体进行微小的改变，增加了解空间的探索性。

遗传算法的应用领域广泛，包括但不限于：

工程设计：如材料组合优化、电子电路设计等。
机器学习：例如特征选择、神经网络权重优化。
物流与路线规划：用于寻找最短路径、配送路线安排等。
金融：如投资组合优化、股票市场预测。
计算机科学：如软件测试用例生成、程序优化。