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在Lisp中利用遺傳算法和進化計算進行問題求解通常涉及以下步驟：
定義問題：首先需要明確問題的目標和約束條件，例如優化函數或者找到最優解。
初始化種群：隨機生成一組個體，這些個體表示問題的可能解。
評估適應度：對每個個體進行評估，計算其適應度函數值，即衡量個體解決問題質量的度量。
選擇操作：根據適應度函數值選擇個體，通常選擇適應度高的個體作為父代。
交叉和變異：對選擇的父代進行交叉和變異操作，生成新的個體。
替換操作：用新生成的個體替換掉舊的個體，形成新一代種群。
重復迭代：重復步驟3至6，直到滿足終止條件（例如達到最大迭代次數或者找到滿足條件的解）。
在Lisp中，可以通過定義函數來實現上述步驟，例如編寫評估適應度的函數、選擇操作的函數、交叉和變異的函數等。同時，可以利用Lisp的函數式編程特性來簡化算法的實現過程。
值得注意的是，Lisp中有一些庫和工具可用于實現遺傳算法和進化計算，例如CL-Gene, Genetic Programming in Common Lisp (CL-GP)等。這些工具可以幫助簡化算法實現過程和提高算法性能。
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