進化算法，也稱為演化算法(Evolutionary Algorithms, EAs)，是一種基於自然選擇和遺傳學原理的最佳化方法。
進化算法模仿了生物進化的過程，包括選擇、交叉（重組）、變異等操作，以此來尋找問題的最優解。它適用於解決複雜的、非線性、非凸的最佳化問題，尤其適用於那些難以用傳統最佳化技術解決的問題。進化算法的特點包括自組織、自適應和自學習，能夠處理多種不同性質的問題。
進化算法通過維護一個候選解的種群，並在疊代過程中不斷地選擇、交叉和變異這些解來尋找更好的解。它們在每一步都利用了反饋機制來指導搜尋過程，通過適應度函式來評估解的質量，並通過選擇機制來決定哪些解將參與下一輪的進化。