まず、遺伝的アルゴリズムの基本的な概念を説明しましょう。遺伝的アルゴリズムは、生物の進化のプロセスを模倣した最適化手法です。このアルゴリズムは、個体の集合（遺伝子プール）を進化させることによって、問題の最適な解を見つけ出します。
文字列予測の場合、最初にランダムな文字列の集合を生成します。この集合を「初期世代」と呼びます。次に、各個体（文字列）を評価し、目的の文字列にどれだけ近いかを測定します。評価関数は、目的の文字列との類似性や距離に基づいて設計されます。
次に、選択、交叉、突然変異という遺伝的操作を使用して、次の世代の個体を生成します。選択では、評価に基づいて優れた個体を選びます。交叉では、選ばれた個体同士の遺伝子情報を組み合わせて新しい個体を生成します。突然変異では、個体の一部の遺伝子をランダムに変更します。これにより、多様性が維持され、解空間全体を探索できます。
これらの遺伝的操作を繰り返し実行し、新たな世代を生成します。世代ごとに評価と遺伝的操作を行い、目的の文字列に近づく個体を進化させていきます。最終的に、目的の文字列が予測されるか、あるいは十分に近い文字列が見つかるまで続けます。
遺伝的アルゴリズムは、ランダムな文字列予測の問題においてもうまく機能することが知られています。ただし、問題や目的の文字列の長さによっては、十分な計算リソースや時間が必要となる場合もあります。