设计及选择上述问题的编码、选择、交叉、变异以及控制参数等，填入表1

在遗传算法中，设计问题编码、选择、交叉、变异策略及控制参数对于算法的成功至关重要。以下是针对求解函数最大值问题（例如：\( f(x, y) = x^2 + y^2 \)）的遗传算法参数设置： ### 表1: 遗传算法参数选择 | 参数类别 | 参数名称 | 设置值 | 描述 | |----------------|------------------------|------------|--------------------------------------------------------------| | **编码** | 编码方式（population type） | 实数编码 | 解的每个部分由实数表示，适合连续变量问题。 | | **种群参数** | 种群规模（population size） | 50 | 初始种群中个体的数量。 | | | 初始种群的个体取值范围（initial range） | [0, 10] | 初始种群中个体的值的范围。 | | **选择操作** | 个体选择概率分配策略（fitness scaling） | 线性比例 | 选择时考虑个体的适应度，但所有个体都有被选择的机会。 | | | 个体选择方法（selection function） | 锦标赛选择 | 每次从种群中随机选择几个个体，最好的被选为父代。 | | **最佳个体保存** | 优良个体保存数量（elite count） | 2 | 每一代结束时，直接将最好的几个个体复制到下一代。 | | **交叉操作** | 交叉概率（crossover fraction） | 0.7 | 父代间进行交叉操作的概率。 | | | 交叉方式（crossover function） | 两点交叉 | 随机选择两个点，交换这两点间的基因。 | | **变异操作** | 变异方式（mutation function） | 高斯变异 | 对个体的基因进行正态分布的随机扰动。 | | **停止参数** | 最大迭代步数（generations） | 100 | 算法运行的最大代数。 | | | 最大运行时间限制（time limit） | 无 | 不限制运行时间，只由代数控制。 | | | 最小适应度限制（fitness limit） | 无 | 不设置最小适应度限制，只由代数控制。 | | | 停滞代数（stall generations） | 15 | 若连续多代适应度无改善，则停止算法。 | | | 停滞时间限制（stall time limit） | 无 | 不使用时间作为停滞条件。 | 这些参数可以根据问题的复杂性、计算资源和求解精度要求进行调整。例如，增加种群规模可以提高找到全局最优解的机会，但会增加计算成本。同样，增加代数可以提高解的质量，但也可能增加求解时间。调整这些参数需要根据实际问题和实验结果进行权衡。 接下来，我们可以使用这些参数来设置遗传算法，并进行实验。您可以使用前面提供的Python代码，只需调整种群大小和其他参数即可。