遗传算法长于全局搜索，它不受搜索空间的限制性假设的约束，不要求连续性，能以很大的概率从离散的、多极值的、含有噪声的高维问题中找到全局最优解。()

遗传算法是一个随机搜索算法，适用于数值求解具有多参数、多变量、多目标等复杂的最优化问题。() 遗传算法 遗传算法中包含两个必需的数据转换操作，其中一个是把搜索空间中的参数或解转换成遗传空间中的“染色体”或个体，此过程称为（）操作。 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。 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（） 遗传算法中包含两个必需的数据转换操作，其中一个是把搜索空间中的参数或解转换成遗传空间中的&39;染色体&39;或个体，此过程称为操作（） 算法包括蚁群算法和遗传算法（） 遗传算法的构成要素（ ） 搜索SR单号须在工单视图中的全局搜索进行搜索（） 遗传算法的参数主要包括： 黑暗空间搜索时，宜围绕空间贴墙转圈搜索，如空间较大还需沿（）搜索。 简单遗传算法的遗传操作主要有。（） 简单遗传算法的遗传操作主要有 遗传算法是迭代优化算法的一种（） 遗传算法是迭代优化算法的一种（） 广度优先搜索算法遍历图与深度优先搜索算法区别是邻接点搜索次数不同（） 遗传算法参数调整的方法有： 遗传算法的基本操作顺序是 ( ) 遗传算法中，染色体对应()。 蚁群算法、粒子群算法、遗传算法、鱼群算法统称为（? ? ? ）。