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交叉算子
结合两个亲代的遗传物质以创建一个或多个后代的遗传算子，促进种群中有利特征的交换和重组。
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变异算子
在个体基因型中引入随机变化的算子，维持遗传多样性并允许探索搜索空间的新区域。
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适应度函数
评估每个候选解质量的目标函数，通过分配表示相对于问题性能的数值来引导选择过程。
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染色体编码
以染色体形式结构化表示候选解，根据问题性质使用二进制、实数或排列等不同方案。
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间断重组
在亲代之间交换完整染色体片段的交叉算子，创建具有亲本特征不连续组合的后代。
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进化共同进化
多个种群在相互作用中同时进化的范式，每个种群通过竞争或合作关系影响其他种群的进化。
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进化超参数
算法的可配置参数，如种群大小、世代数或算子概率，优化以最大化进化过程的效率。
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多目标进化
进化算法的扩展，同时优化多个冲突目标，产生一组非支配的帕累托最优解。
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