首先，在遗传算法的初始阶段，我们需要定义一个初始种群。这个种群由若干个个体组成，每个个体代表了问题的一个可能解。这些个体通过随机的方式生成，确保了种群的多样性和潜在的解空间覆盖。

接下来是适应度评估环节。在这个过程中，每一个个体都会根据其适应度函数得到一个评价分数。适应度函数的设计直接影响到算法的搜索效率和最终结果的质量。高适应度值意味着该个体更接近最优解。

然后进入选择操作。基于各个个体的适应度得分，我们按照一定的概率选择一些优秀的个体作为下一代的父代。这里常用的选择策略有轮盘赌选择、锦标赛选择等，目的是让更好的解决方案有机会被保留下来。

随后进行交叉（杂交）操作。从选出的父代中随机挑选两个个体，按照设定的概率交换它们的部分基因片段，形成新的后代。这种操作模仿了生物界的基因重组现象，有助于创造更加多样化的新个体。

最后是变异操作。对部分后代个体的某些基因位点进行小范围的变化或调整，以增加种群中的多样性并防止陷入局部最优解。变异率通常设置得较低，以免破坏已有的良好结构。

完成上述步骤后，新产生的子代将取代旧一代，继续重复执行适应度评估、选择、交叉和变异的过程，直到满足终止条件为止。常见的终止条件包括达到最大迭代次数、找到满意的解或者种群变化趋于稳定等。

通过这样的循环迭代，遗传算法能够在复杂的问题环境中逐步逼近全局最优解，展现出强大的求解能力。在实际应用时，还需要针对具体问题合理设置参数如种群规模、交叉概率、变异概率等，才能取得最佳效果。