GA中最常用的算子有如下几种：
(1)  选择算子(selection/reproduction): 选择算子从群体中按某一概率成对
     选择个体，某个体xi被选择的概率Pi与其适应度值成正比。最通常的实现
     方法是轮盘赌(roulette wheel)模型。
(2) 交叉算子(Crossover): 交叉算子将被选中的两个个体的基因链按概率pc进
    行交叉，生成两个新的个体，交叉位置是随机的。其中Pc是一个系统参数。
(3) 变异算子(Mutation): 变异算子将新个体的基因链的各位按概率pm进行变异，
    对二值基因链(0,1编码)来说即是取反。
  上述各种算子的实现是多种多样的，而且许多新的算子正在不断地提出，以改
进GA的某些性能。系统参数(个体数n,基因链长度l,交叉概率Pc,变异概率Pm等)对
算法的收敛速度及结果有很大的影响，应视具体问题选取不同的值