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。
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。
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基因遗传算法的两个常用的结束条件为（）。A、达到一定的迭代次数B、适应度函数达到一定的要求C、达到一定的变异次数D、达到一定的交叉次数
在遗传算法中，用（）评价个体的好坏程度A、选择操作B、交叉操作C、变异操作D、适应度函数
下列关于遗传算法的说法中，不正确的是（）。A、遗传算法是借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的搜索算法B、遗传算法的基本构成有染色体编码、适应度函数、遗传算子、以及相关的运行参数C、遗传算法中复制步骤是指以一定的概率选择某条染色体的某一位进行改变后形成的新的染色体D、交叉步骤是指以一定的概率选择两个个体进行染色体交换后形成的新的个体
对隐性基因的选择，要把全部隐性基因淘汰掉，必须把隐性纯合个体和显性杂合个体都淘汰掉。
某个体的适应度函数值越大，则该个体的性能（）A、越好B、越坏C、不变D、无法确定
多选题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
