以下关于遗传算法中“繁殖”的说法，错误的是：

A、初始种群规模如果较小，可能使遗传算法得不到最优解。

B、种群个体之间基因的交叉可能产生适应度更大的新个体。

C、种群个体的选择概率决定于其适应值函数的大小。

D、交叉概率和变异概率可以任意取值。

A、遗传算法是利用几种遗传算子不断提升种群的适应度，从而达到适应度的最优值。

B、基因突变一定会产生更高适应度的种群个体。

C、基因浮点编码的计算速度一般高于二进制编码。

D、在函数优化问题中，适应度函数一般是与需要优化的函数对应的。

A、遗传算法中的染色体表示与“状态向量”类似。

B、遗传算法能够模拟物种的基因与繁殖即可。

C、遗传算法中，用一旦两串基因不完全一样，就说明它们表示两个物种。

D、遗传算法中的环境规定了物种生存的限制条件，是随机生成的。

A、借鉴了Darwin的自然选择和自然遗传的机理

B、本质是一种串行局部搜索方法

C、能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识

D、能自适应地控制搜索过程以求得最优解

A、主要是指种内基因的变化

B、不同种内的遗传变异

C、个体间遗传基因和群体间遗传结构的差异

D、遗传多样性最直接的表达是遗传变异性的高低及其分布格局

A、在“基因交叉”的过程中，染色体均分断裂

B、遗传算法中的状态转移通过“基因交叉”来实现

C、基因交叉能够给物种基因库增加新的“信息”

D、“交叉算子”、“突变算子”、“选择算子”分别用来模拟物种繁殖、基因突变以及“竞争与选择”

A、单纯提高突变概率，能够稳定地取得很好的结果

B、突变概率较小时，物种的适应性比较稳定，优秀的突变能够在短时间内迅速提高整个种群的适应性

C、遗传算法与状态空间搜索法都将状态表示为“向量”

D、提升种群数量能够提高求解速度和稳定性

A、种群个体可以采用实数的编码。

B、种群个数太少的情况下，选择与适应度成比例的选择方法容易导致局部最优值。

C、合适的变异率可以调整遗传算法收敛的效果。

D、遗传算法可以解决任意优化问题。

A、孪生子的犯罪一致率比非孪生子高

B、生父母是犯罪人，子女也是犯罪人

C、遗传生物学不是犯罪学研究的主流方向

D、犯罪家族是否真的存在尚存争议

A、描述个体适应环境的程度

B、生物进化中适者生存的依据

C、适应度函数的值可以小于零

D、优化过程中目标函数变化方向应与群体进化过程中适应度函数的变化方向一致