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交叉算子
一种遗传操作，它结合两个亲本的遗传物质来创建一个或多个后代，促进有利特征的传播。
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变异算子
个体基因组的随机修改，它在种群中引入遗传多样性，有助于避免局部最优解。
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适应度函数
评估函数，用于量化候选解决方案相对于优化目标的质量或适应性。
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蚁群算法
一种受蚂蚁行为启发的元启发式算法，通过信息素的沉积和追踪找到最优路径。
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进化策略
一种进化范式，使用自适应变异作为主要算子，特别适用于连续优化。
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模因算法
进化算法与局部搜索技术的混合，以加速向最优解的收敛。
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进化小生境
通过在搜索空间的不同生态小生境中维护子种群来保持解决方案多样性的技术。
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适应度景观
适应度函数的多维表示，其中每个点对应一个解决方案，其高度对应其评估质量。
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选择压力
自然选择 favoring 最适应个体的强度，影响算法的收敛速度。
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遗传漂变
一种随机现象，其中等位基因频率在种群中随机变化，可能导致遗传多样性的丧失。
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格雷码
一种二进制编码系统，其中两个连续值仅相差一位，优化遗传算法中的突变。
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多目标进化算法
进化算法的扩展，同时优化多个冲突目标以找到一组帕累托最优解。
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霍兰德模式
描述遗传算法中部分解决方案的构建块（模式）如何通过代际组合和传播的理论。
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