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遗传算法中，交换是将两个个体的组分互换，繁衍出两个新的个体。

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在遗传编程的交换中，首先用轮盘选择法随机选择两个优良个体作为父代个体，然后在两个个体中各随机选取一个交换点，将交换点以后的部分进行交换。

在遗传编程中，突变的作用和在遗传算法中同样重要。

遗传编程中，个体的实测值是衡量个体优劣的主要尺度。

遗传编程中，不断执行个体适应度测定-复制-交换-突变等操作，使群体的素质不断改善，最终可逐渐逼近最优解。