遗传算法的基本流程是：① 初始化，产生初始种群。② 个体评价，即计算种群中每个个体的适应度。③ 按选择概率Ps，执行选择算子，从当前种群中选择部分个体进入下一代种群。④ 按交叉概率Pc，执行交叉算子。⑤ 按变异概率Pm，执行变异算子。⑥ 若满足设定的终止条件，则输出种群中适应度最优的个体作为问题的最优解或满意解，否则执行② 。
A: ①②③④⑤⑥
B: ②①⑤③④⑥
C: ①②⑤④③⑥
D: ①③④⑤②⑥
A: ①②③④⑤⑥
B: ②①⑤③④⑥
C: ①②⑤④③⑥
D: ①③④⑤②⑥
举一反三
- 以下有关遗传算法的步骤，哪个说法是错误的？ A: 初始种群规模如果较小，可能使遗传算法得不到最优解。 B: 种群个体之间基因的交叉可能产生适应度更大的新个体。 C: 种群个体的选择概率决定于其适应值函数的大小。 D: 交叉概率和变异概率可以任意取值。
- 遗传算法中产生新种群的遗传算子包括（ ） A: 变异 B: 交叉 C: 编码 D: 选择
- 在遗传算法中，适应度低的个体也有可能被选择进入下一代种群，以维持种群多样性。
- 在遗传算法中，适应度低的个体也有可能被选择进入下一代种群，以维持种群多样性。 A: 正确 B: 错误
- 中国大学MOOC: 在遗传算法中，适应度低的个体也有可能被选择进入下一代种群，以维持种群多样性。