1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....将代入函数中，即得原问题的解，即函数的最大值为。第代种群及其适应度第二代种群及其适应度第三代种群及其适应度第四代种群及其适应度例用遗传算法求解。分析由于其任可能解个合法的城市序列，即个城市的个排列，都可以事先构造出来。于是，我们就可以直接在解空间所有合法的城市序列中搜索最佳解。这正适合用遗传算法求解。定义适应度函数我们将个合法的城市序列就是作为个个体。这个序列中相邻两城之间的距离之和的倒数就可作为相应个体的适应度，从而适应度函数就是,对个体进行编码。但对于这样的个体如何编码却不是件直截了当的事情。因为如果编码不当，就会在实施交叉或变异操作时出现非法城市序列即无效解。例如，对于个城市的，我们用符号代表相应的城市，用这个符号二代种群第二代种群中各染色体的情况染色体适应度选择概率积累概率估计的选中次数假设这轮选择复制操作中......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....已取得了不少成果。对遗传算法的进步研究将涉及到模式定理和隐性并行性等内容。有兴趣的同学可参阅有关专著。赌轮选择示意赌轮选择法在算法中赌轮选择法可用下面的子过程来模拟在,区间内产生个均匀分布的随机数。若,则染色体被选中。若,则染色体被选中。其中的称为染色体,的积累概率,其计算公式为选择复制设从区间,中产生个随机数如下染色体适应度选择概率积累概率选中次数于是，经复制得群体交叉设交叉率，即中的全体染色体都参加交叉运算。设与配对，与配对。分别交换后两位基因，得新染色体变异设变异率。这样，群体中共有位基因可以变异。位显然不足位，所以本轮遗传操作不做变异。于是，得到第,这轮仍然不会发生变异。于是，得第四代种群显然，在这代种群中已经出现了适应度最高的染色体。于是，遗传操作终止，将染色体作为最终结果输出。然后，将染色体解码为表现型......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....染色体与基因染色体就是问题中个体的种字符串形式的编码表示。字符串中的字符也就称为基因。例如个体染色体遗传操作亦称遗传算子，就是关于染色体的运算。遗传算法中有三种遗传操作选择复制交叉，亦称交换交配或杂交变异，亦称突变选择复制通常做法是对于个规模为的种群,按每个染色体的选择概率所决定的选中机会,分次从中随机选定个染色体,并进行复制。这里的选择概率的计算公式为交叉就是互换两个染色体些位上的基因。的序列表示可能解即染色体。然后进行遗传操作。设,实施常规的交叉或变异操作，如交换后三位，得,或者将染色体第二位的变为，得,可以看出，上面得到的，和都是非法的城市序列。为此，对必须设计合适的染色体和相应的遗传运算。事实上，人们针对提出了许多编码方法和相应的特殊化了的交叉变异操作......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....编码染色体，产生初始种群。将种群规模设定为用位二进制数编码染色体取下列个体组成初始种群定义适应度函数,取适应度函数计算各代种群中的各个体的适应度,并对其染色体进行遗传操作,直到适应度最高的个体即出现为止。首先计算种群中各个体的适应度。容易求得再计算种群中各个体的选择概率。选择概率的计算公式为由此可求得第章基于遗传算法的随机优化搜索基本遗传算法遗传算法应用举例遗传算法的特点与优势基本概念个体与种群个体就是模拟生物个体而对问题中的对象般就是问题的解的种称呼，个个体也就是搜索空间中的个点。种群就是模拟生物种群而由若干个体组成的群体,它般是整个搜索空间的个很小的子集。适应度就是借鉴生物个体对环境的适应程度,而对问题中的个体对象所设计的表征其优劣的种测度。适应度函数就是问题中的全体个体与其适应度之间的个对应关系。它般是个实值函数......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....从而巧妙地用遗传算法解决了。遗传算法的特点与优势遗传算法的主要特点遗传算法般是直接在解空间搜索,而不像图搜索那样般是在问题空间搜索,最后才找到解。遗传算法的搜索随机地始于搜索空间的个点集,而不像图搜索那样固定地始于搜索空间的初始节点或终止节点,所以遗传算法是种随机搜索算法。遗传算法总是在寻找优解,而不像图搜索那样并非总是要求优解,而般是设法尽快找到解,所以遗传算法又是种优化搜索算法。遗传算法的搜索过程是从空间的个点集种群到另个点集种群的搜索,而不像图搜索那样般是从空间的个点到另个点地搜索。因而它实际是种并行搜索,适合大规模并行计算,而且这种种群到种群的搜索有能力跳出局部最优解。遗传算法的适应性强,除需知适应度函数外,几乎不需要其他的先验知识。遗传算法长于全局搜索,它不受搜索空间的,这轮仍然不会发生变异。于是，得第四代种群显然......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....则得到群体做交叉运算，让与，与分别交换后三位基因，得这轮仍然不会发生变异。于是，得第三代种群第三代种群中各染色体的情况染色体适应度选择概率积累概率估计的选中次数设这轮的选择复制结果为做交叉运算，让与，与分别交换后两位基因，得可以看做是原染色体和的子代染色体。例如,设染色体交换其后位基因,即变异就是改变染色体个些位上的基因。例如,设染色体将其第三位上的变为,即。也可以看做是原染色体的子代染色体。基本遗传算法遗传算法基本流程框图生成初始种群计算适应度选择复制交叉变异生成新代种群终止结束算法中的些控制参数种群规模最大换代数交叉率就是参加交叉运算的染色体个数占全体染色体总数的比例，记为,取值范围般为。变异率是指发生变异的基因位数所占全体染色体的基因总位数的比例，记为，取值范围般为。基本遗传算法步在搜索空间上定义个适应度函数，给定种群规模，交叉率和变异率......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....然后进行遗传操作。设,实施常规的交叉或变异操作，如交换后三位，得,或者将染色体第二位的变为，得,可以看出，上面得到的，和都是非法的城市序列。为此，对必须设计合适的染色体和相应的遗传运算。事实上，人们针对提出了许多编码方法和相应的特殊化了的交叉变异操作，如顺序编码或整数编码随机键编码部分映射交叉顺序交叉循环交叉位置交叉反转变异移位变异互换变异等等。从而巧妙地用遗传算法解决了。遗传算法的特点与优势遗传算法的主要特点遗传算法般是直接在解空间搜索,而不像图搜索那样般是在问题空间搜索,最后才找到解。遗传算法的搜索随机地始于搜索空间的个点集,而不像图搜索那样固定地始于搜索空间的初始节点或终止节点,所以遗传算法是种随机搜索算法。遗传算法总是在寻找优解,而不像图搜索那样并非总是要求优解,而般是设法尽快找到解,所以遗传算法又是种优化搜索算法......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....而不像图搜索那样般是从空间的个点到另个点地搜索。因而它实际是种并行搜索,适合大规模并行计算,而且这种种群到种群的搜索有能力跳出局部最优解。遗传算法的适应性强,除需知适应度函数外,几乎不需要其他的先验知识。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。遗传算法的应用遗传算法在人工智能的众多领域便得到了广泛应用。例如，机器学习聚类控制如煤气管道控制规划如生产任务规划设计如通信网络设计布局设计调度如作业车间调度机器调度运输问题配置机器配置分配问题组合优化如背包问题函数的最大值以及图像处理和信号处理等等。另方面，人们又将遗传算法与其他智能算法和技术相结合，使其问题求解能力得到进步扩展和提高。例如......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....则取中适应度最大的个体作为所求结果，算法结束。步按选择概率所决定的选中机会，每次从中随机选定个个体并将其染色体复制，共做次，然后将复制所得的个染色体组成群体步按交叉率所决定的参加交叉的染色体数，从中随机确定个染色体，配对进行交叉操作，并用产生的新染色体代替原染色体，得群体步按变异率所决定的变异次数，从中随机确定个染色体，分别进行变异操作，并用产生的新染色体代替原染色体，得群体步将群体作为新代种群，即用代替转步遗传算法应用举例例利用遗传算法求解区间,上的二次函数的最大值。分析原问题可转化为在区间,中搜索能使取最大值的点的问题。那么中的点就是个体,函数值恰好就可以作为的适应度，区间,就是个解空间。这样,只要能给出个体的适当染色体编码,该问题就可以用遗传算法来解决......”。