遗传算法是一种以合理化的代沟思想为基础，模拟自然进化过程的搜索算法。算法是通过模拟生物受自然选择改变的自然进化过程而设计出来的。采用遗传算法解决问题的好处是可以解决NP难问题和借鉴优秀的自然进化过程，进一步优化算法。
遗传算法可以解决很多实际问题，例如组合优化，多目标优化，参数优化等。我们以组合优化问题为例，使用遗传算法来解决TSP(旅行商问题)，这个问题在计算机领域广泛使用。TSP问题是在N个城市之间的最短路径问题，考虑到该问题的复杂度，使用传统算法估计是不可能的，但运用遗传算法可以很好地解决这个问题。
与此同时，在机器学习等领域中，遗传算法也被广泛使用。机器学习是一个复杂的过程，当数据集非常大时，很难找到精确的模型。机器学习的目的在于让计算机自主学习，使用遗传算法优化使模型变得更简单、更快速、更准确。
遗传算法是一种成功在实际问题中解决许多复杂问题的搜索算法。它不仅可以解决NP难问题，还可以帮助优化算法，进一步提高算法性能，让计算机自主学习变得更简单。有趣的是，这种算法的诞生启发我们应该从自然界中寻求更多的灵感，进一步完善人工智能的算法设计。