本节书摘来异步社区《Java遗传算法编程》一书中的第2章，第2.2节，作者： 【英】Lee Jacobson（雅各布森） , 【美】Burak Kanber（坎贝尔），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

2.2　基本遗传算法的伪代码

基本遗传算法的伪代码如下：

1: generation = 0;
2: population[generation] = initializePopulation(populationSize);
3: evaluatePopulation(population[generation]);
3: While isTerminationConditionMet() == false do
4:     parents = selectParents(population[generation]);
5:     population[generation+1] = crossover(parents);
6:     population[generation+1] = mutate(population[generation+1]);
7:     evaluatePopulation(population[generation]);
8:     generation++;
9: End loop;

伪代码从创建遗传算法的初始种群开始。然后，对这个群体进行评估，求出其个体的适应度值。下一步，检查确定遗传算法的终止条件是否已经满足。如果未满足，遗传算法开始循环，种群经过第一轮的交叉和变异，然后重新评估。此后，持续进行交叉和变异，直到满足终止条件，遗传算法终止。

这段伪代码展示了遗传算法的基本过程，但我们有必要仔细查看每个步骤，充分了解如何创建一个令人满意的遗传算法。