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变异算子包括

变异算子包括：常量变异算子，操作符变异算子，语句变异算子，变量变异算子

进化算法介绍如下：

进化算法，或称“演化算法”（evolutionary algorithms）是一个“算法簇”，尽管它有很多的变化，有不同的遗传基因表达方式，不同的交叉和变异算子，特殊算子的引用，以及不同的再生和选择方法，但它们产生的灵感都来自于大自然的生物进化。

与传统的基于微积分的方法和穷举法等优化算法相比，进化计算是一种成熟的具有高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法，具有自组织、自适应、自学习的特性，能够不受问题性质的限制，有效地处理传统优化算法难以解决的复杂问题。

算子算法特点介绍如下：

进化计算是一种具有鲁棒性的方法，能适应不同的环境不同的问题，而且在大多数情况下都能得到比较满意的有效解。他对问题的整个参数空间给出一种编码方案，而不是直接对问题的具体参数进行处理，不是从某个单一的初始点开始搜索，而是从一组初始点搜索。

搜索中用到的是目标函数值的信息，可以不必用到目标函数的导数信息或与具体问题有关的特殊知识。因而进化算法具有广泛的应用性，高度的非线性，易修改性和可并行性。

遗传操作算子介绍如下：

遗传算法是一种基于“适者生存、优胜劣汰”的高度并行、随机搜索、自适应的优化算法，问题的求解过程被模拟为“染色体”适者生存的过程。

通过“染色体”复制、交叉、变异等遗传操作，群体一代一代进化，收敛到“最适应环境”的个体，即求得问题的最优解或者较满意解。