问：请专业人士翻译论文摘要，超高分相送！
- 答：Google翻译.
谢谢.
问：遗传算法的核心是什么？！
- 答：遗传操作的交叉算子。
在自然界生物进化过程中起核心作用的是生物遗传基因的重组(加上变异)。同样，遗传算法中起核心作用的是遗传操作的交叉算子。所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。通过交叉，遗传算法的搜索能力得以飞跃提高。
交叉算子根据交叉率将种群中的两个个体随机地交换某些基因，能够产生新的基因组合，期望将有益基因组合在一起。
扩展资料
评估编码策略常采用以下3个规范：
a)完备性(completeness):问题空间中的所有点(候选解)都能作为GA空间中的点(染色体)表现。
b)健全性(soundness): GA空间中的染色体能对应所有问题空间中的候选解。
c)非冗余性(nonredundancy):染色体和候选解一一对应。
目前的几种常用的编码技术有二进制编码，浮点数编码，字符编码，变成编码等。
而二进制编码是目前遗传算法中最常用的编码方法。即是由二进制字符集{0,1}产生通常的0,1字符串来表示问题空间的候选解。
参考资料来源：
参考资料来源： - 答：遗传算法是模拟自然界中按“优胜劣汰”法则进行进化过程而设计的算法。Bagley和Rosengerg于1967年在他们的博士论文中首先提出了遗传算法的概念。1975年Holland出版的专著奠定了遗传算法的理论基础。如今遗传算法不但给出了清晰的算法描述，而且也建立了一些定量分析的结果，在众多领域得到了广泛的应用，如用于控制(煤气管道的控制)、规划(生产任务规划)、设计(通信网络设计)、组合优化(TSP问题、背包问题)以及图像处理和信号处理等。
- 答：遗传算法有许多的重点难点，比如说进化模型搭建。需要依靠遗传算法进行模型设计，编程与模型设计存在难度。行为模型搭建。求偶路径的设计较为困难。交互功能实现。游戏用户与主体的交互功能与进化模型相结合难度大。设计需求量非常之巨大，一般需要团队协作才能完成。各部分设计数量大，时间耗费长。数据结构复杂。基因化作数值进行存储但结构复杂。
问：量子遗传算法的国内外研究现状
- 答：1、模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的；
2、中国知网、万方等国内学术期刊已经提供了大量的文献下载。如果你在学校的话，就可以免费下载这些文献，然后去总结遗传算法的发展现状，不在学校里，那么可以去豆丁网、百度百科、道客巴巴。
