示例介绍了遗传算法在教学中的实际应用，有助于理解算法的原理和使用方法。
遗传算法教学示例
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基本遗传算法组成
基本遗传算法由四个主要部分构成：
编码（产生初始种群）：将问题的解空间映射为遗传算法能够处理的编码形式，并生成初始解集合。
适应度函数：用于评估个体对问题解的优劣程度，指导算法搜索方向。
遗传算子：包括选择、交叉、变异三种操作，模拟自然界的遗传进化过程，产生新的解。
选择：根据适应度函数选取优良个体进行遗传操作。
交叉：将两个父代个体的部分基因进行交换，产生新的子代个体。
变异：以一定的概率改变个体的部分基因，增加种群的多样性。
运行参数：包括种群规模、进化代数、交叉概率、变异概率等，影响算法的效率和精度。
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通配符-遗传算法详解
通配符-遗传算法（WGA）是一种用于求解复杂优化问题的算法。
WGA使用通配符字符串来表示问题的潜在解决方案，并通过遗传算子进行进化。
通配符-遗传算法因其解决复杂优化问题的能力和对不同问题类型的适应性而受到关注。
WGA已被成功应用于各种领域，包括调度、路径规划和特征选择。
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