在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。（)

基因遗传算法的组成部分包括（)。A初始化编码B适应度函数C选择D交叉和变异

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基因遗传算法中,利用适应度函数表示参数值的大小,判断个体是否应该被淘汰。（)

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人工智能利用遗传算法在求解优化问题时 会把问题的解用“0”和“1”表示。0 1就是“遗传基因” 01组成的字符串 称为一个染色体或个体。

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函数优化是遗传算法的经典应用领域 也是遗传算法进行性能评价的常用算例。尤其是对非线性 多模型 多目标的函数优化问题 采用其他优化方法较难求解 而遗传算法却可以得到较好的结果。()

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用最优化方法解决实际问题时 在不同工况下 要确定有关回路的()值 以保证目标函数的最优.

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人工智能利用遗传算法在求解优化问题时 会把问题的解用“0”和“1”表示。0 1就是就是“遗传基因” 01组成的字符串 称为一个染色体或个体。()

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基因遗传算法的组成部分包括()。A初始化编码B适应度函数C选择D交叉和变异

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