请详细解释一下什么是遗传算法，但我的主要关注点在于它的搜索机制。在回答中，请确保你用尽量正式和科学的语言，措辞要严谨，准确，不要用任何比喻或类比，每句话都能经得起科学推敲。切勿在开头或末尾阐述遗传算法在实际应用中的案例。
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遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制原理的搜索启发式算法。它的核心思想是通过模拟生物进化过程来解决优化和搜索问题。具体而言，遗传算法通过操作一系列候选解，即个体，来改善解的质量。每个个体由一组基因表示，这些基因构成了解的潜在解空间的一个点。

遗传算法的搜索机制包括三个主要步骤：选择、交叉和变异。首先，选择步骤根据个体的适应度值从当前群体中选择优秀个体，用于产生下一代。适应度值是衡量个体解的质量，通常由目标函数给出。选择过程确保优胜劣汰，越适应环境的个体越有可能被选中。

接着是交叉操作，它模拟了生物的繁殖过程，通过交换两个选定个体的部分基因，生成新的个体。这一步旨在结合父代个体的优良特性，提高搜索效率。

最后是变异操作，它通过随机改变个体的某些基因值来引入新的遗传信息，增加群体的多样性，从而防止算法陷入局部最优。变异的概率通常较低，以避免破坏有用的基因信息。

通过这些步骤的迭代，遗传算法逐步进化出一个可能的解集，直到满足终止条件，如达到预设的适应度值或迭代次数。这一搜索机制因其并行性和全局搜索能力，特别适用于复杂的、非线性优化问题。
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