参考资料：遗传算法入门详解
染色体chromosome/个体individual表示一个解，用位串表示。位串的每一位是一个基因。染色体的集合称为群体population。适应度函数用于对个体进行度量，通常是个体在群体中使用的次数。
C：个体编码方案，E：适应度函数，P0初始种群，M：种群大小，T：遗传算法终止条件。剩下的三个分别是选择selection/交叉crossover/变异mutation算子。
选择：产生新的群体，一般适应度越高，该个体进入新群体的概率就越大。例如轮盘赌法：
交叉：例如单点交叉：
变异：为了避免陷入局部最优解。例如单点变异，就只变异一个bit/基因。
全过程图：
标签：单点,变异,个体,适应度,GA,遗传算法,群体 来源： https://www.cnblogs.com/genmeng/p/16575436.html
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