本节书摘来异步社区《Java遗传算法编程》一书中的第1章，第1.11节，作者： 【英】Lee Jacobson（雅各布森） , 【美】Burak Kanber（坎贝尔），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。
1.11 搜索过程
作为本章的结束，让我们一步一步地了解遗传算法背后的基本过程，如 图1-10所示。
1．遗传算法开始，初始化候选解的种群。这通常是随机提供整个搜索空间的均匀覆盖。
2．接下来，通过为种群中的每个个体分配一个适应度值，对种群进行评估。在这个阶段，我们常常要注意当前最优解，以及种群的平均适应度。
3．评估后，根据终止条件集，该算法决定它是否应该终止搜索。通常这是因为该算法已达到指定的世代数量，或已经找到适当的解。
4．如果终止条件不满足，种群经过一个选择阶段，基于适应度评分，从种群中选择个体。适应度越高，个体就更有机会被选择。
5．下一阶段对选择的个体应用交叉和变异。这个阶段为下一代创建新个体。
6．此时新种群返回到评估步骤，过程重新开始。我们称这种循环的每一圈为一个世代。
7．如果终止条件最终满足，算法会跳出循环，通常向用户返回最后的搜索结果。
