遗传算法的种群数量越多越好，交叉概率也尽可能设置的越大。

A.虽然遗传算法处处可以引入概率，但其概率模型却是相同的###SXB###B.初始种群的确定可以引入概率。结合问题可能解的分布选择概率模型，将此概率模型引入初始解的随机选择过程中，则选择出的初始可能解有助于遗传算法快速地获得满意解###SXB###C.交叉规则设计可以引入概率。从待交叉两个可能解的确定，到交叉点的确定，甚至到段间距离的确定等都可以引入概率，恰当的概率模型选择有助于遗传算法快速地获得满意解###SXB###D.遗传算法处处体现着概率的应用和随机处理。当可能的方案比较多，且穷举计算量很大时，便可采用概率方式进行随机化处理。例如两个可能解“00001000 10001100”“00111000 1011 1100”，如果做两段交叉，则分段交叉点可以有16个，如果16个交叉点都选择，则可能该子解空间仍旧很大，此时可依概率选择1号位置交叉至16号位置交叉，选择几个则依概率模型确定，选择1个至16个中的某些个

A.在获得满意解的概率方面，如果初始可能解被恰当选择的话，导向性随机搜索一定比随机搜索更好一些；###SXB###B.在获得满意解的概率方面，群导向性随机搜索一定比导向性随机搜索更好一些：相比导向性随机搜索，群导向性随机搜索采取了多条导向搜索路径；###SXB###C.遗传算法是一种群导向性随机搜索：其有一定规模的种群，即可被认为是设置了多个初始的可能解；其交叉、变异产生新可能解的方法，即可被认为是新可能解与原可能解相关联；###SXB###D.利用遗传算法，计算机在有限时间内一定能够找到满意解；

A.其它选项都包括

B.机器字长--字长越大越好，机器主频--主频越高越好

C.功耗--功耗越低越好，晶体管数量--晶体管数量越多越好

D.微处理器所能完成的功能--指令种类越多越好

A.在“基因交叉”的过程中，染色体从一半处断裂交叉

B.遗传算法中的状态转移通过“基因交叉”来实现

C.基因交叉能够给物种基因库增加新的“信息”

D.“突变算子”、“选择算子”分别用来模拟物种繁殖、基因突变以及“竞争与选择”