原则上，是的，你也可以进化遗传算法（或者，一般来说，进化算法），即你可以进化它的操作（比如变异和交叉）和超参数（比如种群的大小）或突变率）。例如，您可以使用遗传编程来进化遗传算法的交叉操作。然而，这些遗传算子和超参数通常是由人设计和确定的，在进化过程中不会改变。尽管如此，还是有一个进化计算框架，其中繁殖和变异也可以进化，称为自动构建进化，并且在文献中还有其他适用于进化算法的元优化方法的例子，例如

• 自我参照学习中的进化原则，或学习如何学习：元元...钩子（1987，Schmidhuber 的论文）

• 进化算法的并行优化（1994，T. Bäck）

• 自适应和自适应进化计算（1995，Peter Angeline）

• 元遗传编程：共同进化变异算子（1998 年，B. Edmonds 著）

更一般地，优化算法的优化称为元优化和/或超参数优化/调整，因此元优化的思想不仅限于进化算法，还可以应用于例如深度学习。

遗传算法是一类进化算法。

随着时间的推移，他们确实能够更好地搜索每个试验（代）的解决方案可能性，因为进化通常从随机生成的个体群体开始，并且是一个迭代过程。在每一代中，都会评估群体中每个个体的适应度。从当前人口中随机选择更适合的个体，并且每个个体的基因组被修改以形成新一代，因此随着时间的推移，每一代都变得越来越好。

进化被定义为事物的逐渐发展，特别是从简单的形式到更复杂的形式。