描述遗传算法的工作原理。
遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法，通过模拟自然选择、交叉以及变异等生物进化过程，寻求全局最优解或近似最优解。其工作原理包括：

1. 初始化种群：随机生成一定数量的个体，构成第一代种群；
2. 选择操作：根据适应度函数对每个个体进行评估，选出适应度较高的个体作为下一代种群的父代；
3. 交叉操作：随机选择两个父代进行交叉，生成新的个体作为下一代种群中的子代；
4. 变异操作：对下一代种群中的一些个体进行随机变异，增加种群的多样性；
5. 重复执行选择、交叉和变异操作，生成新的种群，直到满足停止条件；
6. 选择最优解：从最终种群中选择适应度最高的个体作为最优解。

遗传算法可应用于多种优化问题，如函数优化、组合优化、路径规划等。