遺傳演算法（genetic algorithms）也是受自然科學的啟發。該類演算法的執行過程是先隨機生成一組解，稱之為種群（population）。在優化過程中的每一步，演算法會計算整個種群的成本函式，從而得到乙個有關題解的有序列表。
其三個主要特性在於：
在對題解進行排序之後，乙個新的種群——我們稱之為下一代——被建立出來了。首先，我們將當前種群中位於最頂端的題解加入其所在的新種群中。我們稱這一過程為精英選拔（elitism）。新種群的餘下部分是由修改最優解後形成的全新解所組成的。
有兩種修改題解的方法。
演算法設計中可能涉及的引數主要有，
遺傳演算法的程式還是比較好寫的，因為流程非常固定；
def
geneticalgo
(domains, costf, popsize=100,
mutprob=.2, elite=.2, maxiter=100):
defmutable
(c):
i = random.randint(0, len(domains)-1)
if random.random() < 0.5
and c[i] > domains[i][0]:
c[i] -= 1
elif c[i] < domains[i][1]:
c[i] += 1
return c
defcrossover
(r1, r2):
i = random.randint(1, len(domains)-2)
return r1[:i] + r2[i:]
pop =
for i in range(popsize):
r = [random.randint(domains[i][0], domains[i][1]) for i range(len(domains))]
topelite = int(popsize*elite)
for i in range(maxiter):
scores = [(costf(r), r) for r in pop]
scores.sort()
randked = [v for c, v in scores]
pop = ranked[:topelite]
while (len(pop) < popsize):
if random.random() < mutprob:
r = random.randint(0, topelite-1)
else:
c1 = random.randint(0, topelite-1)
c2 = random.randint(0, topelite-1)
print(scores[0][1])
return scores[0][0]
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