遗传算法（在神经网络的上下文中）是一种用于训练人工神经网络的优化方法。该算法受到自然选择的生物学过程的启发，通过随机生成潜在解决方案的群体、评估他们在特定任务上的表现以及选择最佳解决方案来繁殖和生成新群体来工作。
重复此过程，直到找到满意的解决方案或满足停止标准。遗传算法背后的思想是通过将进化原理应用于训练过程来优化网络中神经元的权重和偏差。希望随着时间的推移，最好的解决方案将会进化并导致神经网络在给定任务上表现良好。
以下是遗传算法过程中涉及的主要步骤：
1.初始化：生成随机的潜在解决方案（神经网络模型）。
2.评估：种群中每个解决方案的适应度是根据其在特定任务上的表现来评估的。适应度分数表示解决方案解决问题的程度。
3.选择：根据适合度得分选择最佳解决方案（神经网络模型）。选择这些解决方案来产生下一代的后代。
4.繁殖：后代是父母的复制品，但突变除外。对后代进行这些随机更改以引入多样性并防止人口随着时间的推移变得过于相似。
5.重复：使用新一代解决方案重复该过程，直到找到满意的解决方案或满足停止标准。
