否定之否定、遗传与变异以及基因算法（一种最优化算法）之间存在着深刻的联系和相互影响。以下是对这三者的详细阐述：

否定之否定

否定之否定是辩证法的基本规律之一，揭示了事物发展的普遍性和规律性。它表明任何事物内部都包含着肯定和否定两种因素，通过这两种因素的相互作用，事物不断转化和发展。具体来说，事物的发展过程包括肯定阶段、否定阶段和否定之否定阶段，每个阶段都是对前一阶段的扬弃和超越。否定之否定规律揭示了事物发展的前进性和曲折性，即事物在发展过程中虽然会经历曲折和反复，但总体上是不断前进和上升的。

遗传与变异

遗传与变异是生物进化的两大基本动力。遗传是指生物体将自身的遗传信息传递给后代，保持物种的稳定性和连续性。而变异则是指生物体在遗传过程中发生的基因或表现型的改变，这种改变既可能是随机的，也可能是由环境等因素诱导的。遗传和变异共同作用于生物体，推动生物种群的进化和适应。

在生物学中，遗传和变异体现了否定之否定规律的运用。生物体通过遗传保持自身的稳定性和连续性，这是肯定的一面；而通过变异产生新的遗传组合和表现型，这是对原有遗传信息的否定。然而，这种否定并不是简单的抛弃或替代，而是通过对原有遗传信息的扬弃和超越，产生更加适应环境的后代。这些后代在继续遗传和变异的过程中，又不断经历否定之否定的过程，推动生物种群的持续进化。

基因算法（一种最优化算法）

基因算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟生物进化过程的优化算法。它借鉴了生物进化中的遗传、变异、选择和交叉等机制，通过模拟这些过程来寻找问题的最优解。基因算法具有全局搜索能力强、鲁棒性好、并行性好等特点，被广泛应用于函数优化、组合优化、机器学习等多个领域。

在基因算法中，遗传和变异机制被用来产生新的解空间并探索潜在的更优解。具体来说，算法首先随机生成一组解作为初始种群；然后，通过计算每个解的适应度值来评估其优劣；接着，根据适应度值选择优秀的解进行交叉操作（类似于生物体之间的交配），以产生新的解；最后，对新的解进行变异操作（引入随机性），以产生新的基因组合并增加种群的多样性。这个过程不断重复，直到找到满足要求的最优解或达到预设的迭代次数。

基因算法中的遗传和变异机制体现了否定之否定规律的运用。算法通过遗传保持优秀解的稳定性和连续性；而通过变异引入新的基因组合和表现型，这是对原有解的否定。然而，这种否定并不是简单的破坏或替代，而是通过对原有解的扬弃和超越，产生更加适应问题的新解。这些新解在继续遗传和变异的过程中，又不断经历否定之否定的过程，推动算法不断逼近最优解。

综上所述，否定之否定、遗传与变异以及基因算法之间存在着密切的联系和相互影响。它们共同揭示了事物发展的普遍规律和生物进化的内在机制，并为解决复杂问题提供了有力的工具和思路。