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遗传算法是一种受自然进化过程启发的优化技术，具有以下几个主要特点： 1. 遗传性：遗传算法借鉴了达尔文的自然进化理论，通过遗传、变异和选择三种操作进行搜索和优化。

这种遗传性体现在算法中的染色体（问题解的表示）、选择方法（选择哪些染色体进入下一代）、变异操作（在染色体上随机改变部分基因）等方面。

2. 群体性：遗传算法在搜索过程中，通常是对一个群体进行操作，这个群体表示了可能解的集合。

这种群体性使得遗传算法能够并行处理，同时进行多维度的搜索。

3. 进化性：遗传算法通过不断迭代进化，逐渐逼近目标解。

这种进化性使得遗传算法能够在搜索过程中有效地跳出局部最优，避免陷入局部最优的陷阱。

4. 自主搜索和局部搜索：遗传算法通过自主搜索寻找可能的解，并在必要时进行局部搜索，以逐步优化解的质量。

这种自主搜索和局部搜索的结合，使得遗传算法能够在复杂问题中有效地找到最优解。

5. 概率性：遗传算法是一种概率算法，每次运行可能得到不同的结果。

这是由遗传算法的随机性操作（如变异和选择）所决定的。

6. 启发式信息：遗传算法通常结合一些启发式信息，如最优解的邻域结构、距离计算方法等，以提高搜索效率。

总的来说，遗传算法是一种全局优化、并行处理、概率性的优化技术，具有寻优和寻路的特点，适用于解决一些复杂的、需要全局最优解的问题。

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