遗传算法基本的操作分为：
1.选择操作
2.交叉操作
3.变异操作
遗传算法的基本要素包括染色体编码方法、适应度函数、遗传操作和运行参数。
遗传算法优化BP神经网络算法流程如图3-4所示：
遗传算法实现：遗传算法优化BP神经网络的要素包括种群初始化、适应度函数、选择操作、交叉操作和变异操作。
遗传算法主函数流程为：
步骤一：随机初始化种群
步骤二：计算种群适应度值，从中找出最优个体
步骤三：选择操作
步骤四：交叉操作
步骤五：变异操作
步骤六：判断优化是否结束，若否，则返回步骤二
