为专家解释进化算法

进化算法是一种随机优化方法，通过自然选择和变异的原理，迭代地改进搜索空间中的解的群体。

形式上，进化算法包含选择、交叉（重组）和变异等操作，用于生成新的个体，并通过适应度函数进行评估。

算法重复这些步骤跨越多代，直到满足终止条件。

进化算法在多峰、不可微或离散优化问题中尤为有效。

定义：
“进化算法是基于群体的元启发式方法，通过选择、重组和变异的迭代应用，优化一组解，灵感来源于生物进化。”

来源：
Back, T., Fogel, D. B., & Michalewicz, Z. (主编). (2018). 《进化计算手册》. IOP出版社。