最近开发了一个模型辨识的软件，发现在计算速度方面需要进行优化，于是查找优化相关的算法，这两天在网上搜了搜关于遗传算法相关的资料，记录一下自己对遗传算法的理解。

遗传算法通过模拟自然界生物种群进化的过程，通过选择、交叉、变异等机制，在某个范围的解空间内寻找一个最优解。遗传算法中通过适应度函数（可以看做目标函数的变形）来评价一个个体（解）与最优解的近似程度，设计适应度函数一定意义上与问题本身的目标函数线性相关。

遗传算法的组成：

1.编码。把解空间内的元素用一定的编码方式表示（常见为二进制数）。

2.初始化群体。选定种群大小（每次迭代过程中需要计算、评价的解的个数），随机填充

3.适应度。根据适应度函数对种群进行排序。

4.遗传算子。即通过选择、交叉、变异产生下一代种群。

5.根据终止判定法则判断是否已找到最优解或者继续循环。

这里有几个问题：

遗传算法的优点在于无需对解空间内的每一个解进行计算和比较，一定程度上优化了计算速度，但是收敛速度具有随机性。这里我对遗传算法还有一些疑问：假如解空间的规模不是很大，例如几百，那么如果选取的种群太大，可能进行一两次迭代就几乎遍历了解空间内的所有元素，与顺序遍历没什么差别；如果选取的种群太小，进行交叉、变异操作时，由于基数小，会不会导致算法停滞？（子代与父代完全相同）

选择（以轮盘赌选择方法为例）是不是相当于对父代进行种群大小次数的选择，产生子代，那么子代中适应度较高的解会重复出现，适应度越高偿付概率越大。重复项需要剔除，然后从解空间内随机填充吗？还是说保留重复项？（同理交叉、变异种出现的重复项如何处理？）

另外，该如何终止判定法则该如何确定？