遗传算法的基本操作有哪些步骤？在函数极大值遗传算法仿真中，通过改变群体大小M、终止进化代数G、交叉概率Pc和变异概率Pm，分析群体大小、终止进化代数、交叉概率和变异概率对优化效果的影响。答：基本操作：1、选择操作：对种群中的个体进行逐个解码并根据目标函数计算适应值（适配度），以此为根据确定各个体的复制概率。2、复制操作：复制过程是个体串按照它们的适配度进行复制，适配度越大的串，在下一代中将有更多的机会提供一个或多个子孙。 3、交叉操作：通过在两个父代染色体的位串上随机选择一个位置（交叉点），并把交叉点以后的部分互换而产生两个子代染色体的过程。4、变异操作：用来模拟生物在自然的遗传环境中由于各种偶然因素引起的基因突变，它以很小的概率随机地改变遗传基因（表示染色体的符号串的某一位）的值。各参数对优化效果的影响：（1）种群大小M。种群规模M表示每一代种群中所含个体数目。当M取值较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低种群的多样性，容易引起遗传算法早熟，出现假收敛；而当M取值较大时，又会使得遗传算法效率降低。一般建议的取值范围是 20-100 。（2）终止进
