遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学机制的搜索优化算法，今天我们就用它来解决一个有趣的问题——找到函数的最大值！📈

首先，我们需要定义目标函数，比如 `f(x) = x^2 + 5sin(x)`，这是一个既有增长又有波动的曲线。🔍 接下来，构建种群，随机生成一些初始解（个体），每个个体都代表可能的解。🌱

然后是核心步骤：选择、交叉和变异。通过计算适应度值（函数值），让适应度高的个体更有可能被选中繁殖。两条“优秀”的染色体会交换部分基因片段进行交叉，同时引入随机变异增加多样性。roulette-wheel_selection💡

经过多代迭代，种群逐渐向最优解靠近。最终，我们会找到函数的最大值，也许就是那个最完美的“解”。🎉

遗传算法简单却强大，它像大自然一样充满智慧。✨ 想了解更多？快来一起探索吧！📚

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