遗传算法的应用范围挺广的，组合优化、自动控制这些常见场景都有它的身影。嗯，像复杂调度问题，或者在机器学习里搞个特征选择，都挺合适的。你要是搞图像或者数据挖掘，这玩意儿也能帮不少忙。原理其实也不复杂，说白了就是模拟生物进化——选择、交叉、变异，一步步往最优逼近。写算法时记得控制下参数，比如种群大小、交叉概率这些，调好了效果还真不错。

组合优化的问题，比如旅行商问题，最经典的应用场景之一。你用遗传算法搞一搞，代码写起来也不难。

函数优化方面，它可以轻松搞定非线性多峰函数，效果蛮稳定。

自动控制这块，像 PID 控制参数的优化，直接套遗传算法，响应也快，结果也靠谱。

图像里，比如图像分割，遗传算法能自动寻找分割阈值，省事。

机器学习用它做特征选择，不仅能减小模型复杂度，准确率也能上去。

数据挖掘这方面，推荐你看看数据挖掘与机器学习回归算法优化实验这篇，思路还蛮实用的。

还有一篇关于数据集选择的文章也不错，机器学习常用开源数据集及其区别，新手了解挺有。

如果你在搞优化问题，又不想写太复杂的模型，遗传算法可以先试一下，调整几下参数就能看到成效。