遗传算法实现伪代码

输入：种群大小pop_size，迭代次数max_iter，交叉率cross_rate，变异率mut_rate 输出：最优个体best_ind

1. 初始化种群pop，其中每个个体由随机生成的基因组成
2. 计算每个个体的适应度fitness
3. 对每个个体进行选择操作，选择出pop_size个个体作为下一代种群
4. 对每对被选中的个体进行交叉操作，生成新的个体
5. 对新生成的个体进行变异操作，以增加种群的多样性
6. 计算新种群中每个个体的适应度fitness
7. 如果达到最大迭代次数或者找到最优解，则结束迭代，输出最优个体best_ind
8. 否则，回到步骤3，继续迭代。