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遗传算法主要借用生物进化中的“适者生存”的规律。
遗传算法包括两个数据转换操作，一个是从表现型到基因型的转换，将搜索空间中的参数或解转化成遗传空间中的染色体或者个体，这个过程叫做编码（coding）。另一个就是从基因型到变现型的转换，即将个体转换成搜索空间中的参数，这个过程叫做解码（decode）。
遗传算法中包含了五个基本要素：参数编码，初始群体的设定，适应度函数的设计；遗传操作设计和控制参数设定。
由于遗传算法不能直接处理问题空间的参数，因此，必须通过编码将要求解的问题表示成遗传空间的染色体或者个体。它们由基因按一定的结构组成。由于遗传算法的健壮性，对编码的要求并不苛刻。对一个具体的应用问题如何编码是应用遗传算法的首要问题，也是遗传算法应用的难点。事实上，还不存在一种通用的编码方法，特殊的问题往往采用特殊的方法。
将问题空间的参数编码为一维排列的染色体的方法，称为一维染色体编码方法。一维染色体编码中最常用的符号集是二值符号集$\{0，1\}$，即采用二进制编码（BinaryEncoding）。
（1）二进制编码二进制编码是用若干二进制数表示一个个体，将原问题的解空间映射到位串空间$B=\{0，1\}$上，然后在位串空间上进来遗传操作。<>/font
优点：二进制编码类似于生物染色体的组成，从而使算法易于用生物遗传理论来解释，并使得遗传操作若交叉、变异等很容易实现。另外，采用二进制编码时，算法处理的模式数最多。
缺点：①相邻整数的二进制编码可能具有较大的Hamming举例。例如，15和16的二进制表示为01111和10000，因此，算法要从15改进到16则必须改变所有的位。这种缺陷造成了Hamming悬崖（HammingCliffs），将降低遗传算子的搜索效率。②二进制编码时，一般要先给出求解的精度。但求解的精度确定后，就很难在算法执行的过程中进行调整，这就是算法缺乏微调（fine-tuning）的功能。若在算法一开始就选择较高的精度，那么串长就很大，这样也会降低算法的效率。③在求解高维优化问题的时候，二进制编码串将非常长，从而使得算法的搜索效率很低。
（2）Gray编码$Gray$编码是将二进制编码通过一个变换进行转换得到的编码。设二进制串$<β_1β_2...β_n>$对应$Gray$串$<γ_1γ_2...γ_n>$，则从二进制编码到$Gray$编码的变换为：
$$γ_k=\begin{cases}β_1,\quadk=1\\β_{k-1}\bigoplusβ_k,\quadk>1\end{cases}\tag{1}$$
上式子（1）中，$\bigoplus$表示摸2的加法，也就是异或运算，不同为1，相同为0。
举个例子说明一下：假设有一个二进制编码串$(10110)_2$，那么我们将它转化为Gray编码后为$(11101)_{Gray}$。
从一个Gray串到二进制串的变换为：
$$β_k=\displaystyle\sum^{k}_{i=1}{γ_i(mod2)}=\begin{cases}γ_1,\quadk=1\\β_{k-1}\bigoplusγ_k,\quadk>1\end{cases}\tag{2}$$
举个例子说明一下：假设有一个Gray编码串$(01001)_{Gray}$，将其转化为二进制编码串后为$(01110)_2$。
Gray编码的优点是克服了二进制编码的Hamming悬崖的缺点。
为克服二进制编码的缺点,对问题的变量是实向量的情形,可以直接采用实数编码。
实数编码是用若干实数表示一个个体,然后在实数空间上进行遗传操作。
对于多参数优化问题的遗传算法,常采用多参数级联编码。其基本思想是把每个参数先进行二进制编码得到子串,再把这些子串连成一个完整的染色体。多参数级联编码中的每个子串对应各自的编码参数,所以,可以有不同的串长度和参数的取值范围。
由于遗传算法是对群体进行操作的,所以,必须为遗传操作准备一个由若干初始解组成的初始群体。群体设定主要包括两个方面:初始种群的产生和种群规模的确定。
遗传算法中初始群体中的个体可以是随机产生的,但最好采用如下策略设定:
①根据问题固有知识,设法把握最优解所占空间在整个问题空间中的分布范围,然后,在此分布范围内设定初始群体。
②先随机产生一定数目的个体,然后从中挑选最好的个体加人初始群体中。这种过程不断迭代,直到初始群体中个体数目达到了预先确定的规模。
群体中个体的数量称为种群规模。种群规模影响遗传优化的结果和效率。当种群规模太小时,遗传算法的优化性能一般不会太好,容易陷入局部最优解。而当种群规模太大时,则计算复杂。
种群规模的确定受遗传操作中选择操作的影响很大。模式定理表明:若种群规模为$M$,则遗传操作可从这$M$个个体中生成和检测$M^3$个模式,并在此基础上能够不断形成和优化积木块,直到找到最优解。
显然,==种群规模越大==,遗传操作所处理的模式就越多,产生有意义的积木块并逐步进化为最优解的机会就越高。==种群规模太小==,会使遗传算法的搜索空间范围有限,因而搜索有可能停止在未成熟阶段,出现未成熟收敛现象,使算法陷入局部最优解。因此,必须保持种群的多样性,即种群规模不能太小。