遗传算法的基本运算过程如下: 　　a)初始化:设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。 　　b)个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度。 　　c)选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。 　　d)交叉运算；将交叉算子作用于群体。所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。 　　e)变异运算:将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。 　　群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t 1)。 　　f)终止条件判断:若tT,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。本程序主要采用C++编程，实现利用遗传算法解决函数优化问题-the genetic algorithm