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传统遗传算法的程序通常由选择、交叉和变异操作组成。首先,选择操作根据适应度函数从种群中选择一部分个体,以便它们能够参与繁殖下一代。接下来,交叉操作将选定的个体进行基因交换,以产生新的个体组合。最后,变异操作对某些个体的基因进行微小的随机改变,以引入新的遗传信息。通过这些操作的组合,传统遗传算法能够模拟自然选择和遗传突变的过程,从而逐渐优化种群的适应度。