Felix Jaehn 可是老 Tropical House 人了，这首歌大概是我刚上高中的时候非常喜欢的曲子之一哈😊。

最近 Jim 在邢文训老师的课上学会了遗传算法，于是就想着用 Python 来实现一下。这里想简要介绍一下遗传算法的基本原理，然后用 Python 来实现一个简单的遗传算法，最后将其和 Pytorch 耦合，来解决优化问题。

基本原理

遗传算法是一种模拟自然进化的算法，它的基本思想是：通过不断地选择优秀的个体，然后通过交叉和变异来产生新的个体，从而达到优化目标的目的。这里的个体可以是一个数值，也可以是一个向量，甚至是一个神经网络。

遗传算法的基本流程如下：

1. 初始化种群
2. 计算种群中个体的适应度
3. 选择优秀个体
4. 交叉优秀个体生成新个体
5. 对新个体进行变异
6. 重复 2-5 直到满足终止条件

有关遗传算法背后的数学理论——模板理论和 Markov 链的收敛性分析，本文不再赘述，感兴趣的读者可以自行查阅资料。

Python 实现

本文不会手写代码，而是使用 Python 的第三方库 PyGAD 来实现遗传算法，