交叉と突然変異の確率
GAには基本的なパラメータとして２つのものがあります。 交叉確率と突然変異確率です。
交叉確率はどのくらいの頻度で交叉が行われるかを示しています。
もし交叉が起こらなければ、子孫は両親の完全なコピーとなります。
もし交叉が起これば、子孫は両親質の染色体の一部分づつからできあがります。
もし交叉確率が100%であれば、すべての子孫は交叉によりできあがります。
もし0%であれば、新しい世代は前の個体群の染色体の完全なコピーとなります。
（しかしこれは新しい世代が同じ物であるということではありません!）
交叉は新しい染色体が古い染色体の良い部分をもっているという期待と、新しいものがよりよくなるという期待を込めてつくられます。
しかしながら個体群のいくつかの部分を次の世代へ残すのもよいことです。
突然変異確率は染色体の一部がどれくらいの頻度で突然変異を起こすかをあらわしています。
もし突然変異がなければ、子孫は交叉（またはコピー）の結果がそのまま使われます。
突然変異が行われると染色体の一部分が変更されます。
もし100%であれば染色体全体が変更され、0%であれば何も変更されません。
突然変異はGAが局所解に陥るのを防ぐために作られています、しかしあまりそれは頻繁にはおこりません、なぜならGAは実際はランダムサーチに変更されているからです。
他のパラメータ
GAには他にもパラメータがあります。 そのうちの１つで重要なパラメータとして個体群の数があります。
個体群の数は個体群（１つの世代）の中にどれだけの染色体があるのかを示しています。 GAの数が少なすぎると、交叉を行う小さな確率があり、そして小さな探索スペースだけが探索されます。 一方でもしたくさんの染色体がたくさんありすぎると、GAは遅くなってしまいます。 調査の結果は、ある制限（主にコード化と、問題に依存しています） 個体群のサイズを増加させるのは役立ちません。 なぜなら問題をより速く解けないからです。
すべてのパラメータに対する推奨値は、この先の章で見ることができます。
例
ここでは前の例に似たアプレットを見ることができますが、ここでは交叉率と突然変異率を変更できます。エリート主義も制御できます。下のグラフでは、赤が最良の解、青が個体群全体の平均適合度を表します。パラメータを変えて、GA の振る舞いを観察してみてください。
問題: 突然変異率を 100% にすると、GA は非常に奇妙な振る舞いを見せ、まるで突然変異率が 0% の場合のようになります。なぜでしょうか。ヒント を見てもよいですし、それでもわからなければ 解答 を見てください。