遺傳算法提供了一種求解復雜系統優化問題的通用框架，它不依賴于問題的領域和種類。對一個需要進行優化計算的實際應用問題，一般可按下述步驟來構造求解該問題的遺傳算法。
第一步：確定決策變量及其各種約束條件，即確定出個體的表現型X和問題的解空間。
第二步：建立優化模型，即確定出目標函數的類型(是求目標函數的最大值還是求目標函數的最小值?)及其數學描述形式或量化方法。
第三步：確定表示可行解的染色體編碼方法，也即確定出個體的基因型X及遺傳算法的搜索空間。
第四步：確定解碼方法，即確定出由個體基因型X到個體表現型X的對應關系或轉換方法。
第五步：確定個體適應度的量化評價方法，即確定出由目標函數值f(X)到個體適應度F(X)的轉換規則。
第六步：設計遺傳算子，即確定出選擇運算、交叉運算、變異運算等遺傳算子的具體操作方法。
第七步：確定遺傳算法的有關運行參數，即確定出遺傳算法的M、T、pc、pm等參數。
由上述構造步驟可以看出，可行解的編碼方法、遺傳算子的設計是構造遺傳算法時需要考慮的兩個主要問題，也是設計遺傳算法時的兩個關鍵步驟。對不同的優化問題需要使用不同的編碼方法和不同操作的遺傳算子，它們與所求解的具體問題密切相關，因而對所求解問題的理解程度是遺傳算法應用成功與否的關鍵。

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總結

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