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·淘汰（N–L）个没有存活下来的解决方案生物
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·通过以下方式从L个存活解决方案生物创建（N–L）个解决方案生物：
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i）复制L个存活生物。在每种复制版本中随机引进小的变量
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ii）通过将遗传密码各部分结合起来的方式在L个存活生物中，创建额外的解决方案生物（使用“性”繁殖的方法，或者将染色体各部分结合起来的方法）
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iii）将上述两个步骤结合起来
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·决定是否继续进化：
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改善=这一代中评定等级最高的–上一代中评定等级最高的如果改善<改进限度，则任务完成
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·进化的上一代中，评定等级最高的解决方案生物拥有最佳解决方案。将遗传密码定义的方案运用到问题当中
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关键设计决定
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在上述简单的模式当中，这种进化算法的设计者需要在一开始就决定：
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·关键参数：
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NL
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改善起始线
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·遗传密码中的数字代表了遗传密码中如何计算解决方案
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·在第一代中，有一种决定N个解决方案生物的方法。通常，这些生物只需“合理地”适应一种解决方案。如果这些第一代解决方案离得太远，那么进化算法可能没法汇聚出一个好的解决方案。通常可以用这样的方式创立最初的解决方案生物，让它们可以合理地呈现多样化。这将有助于阻止进化过程找到一个“本地”最佳解决方案
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·如何给解决方案评定等级
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·幸存下来的解决方案生物如何繁殖
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变量
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上述很多变量都是可操作的，这些变量包括：
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·每一代幸存的解决方案生物不必是固定的数字（比如“L”）。幸存规则可以允许有不同数量的幸存者
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·在创造的每一代新解决方案生物中，不必有一个固定的数字[比如（N–L）]。繁殖可以独立于人口规模，也可以同存活率相关，这样就可让最适合的解决方案生物进行最大量繁殖
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·是否继续进化的决定可以变化。可以考虑不仅仅是最近一代（几代）当中评定等级最高的解决方案生物，还可以考虑超过前两代的生物
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祝您进化愉快！
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