用遗传算法寻找迷宫出路

遗传算法是一种基于达尔文进化论的搜索启发式算法。该算法模拟了基于种群中最适合个体的自然选择

遗传算法需要两个参数，即种群和适应度函数。根据适应度值在群体中选择最适合的个体。最健康的个体通过交叉和突变技术产生后代，创造一个新的、更好的种群。这个过程重复几代，直到得到最好的解决方案。