以上所有回答都很好，我会仔细研究。我会补充我的想法。

突变

你的突变率似乎很好，尽管使用遗传算法，如果突变率不正确，可能会导致很多问题。我会确保你测试了很多其他值来确定。

对于突变，我可能会用两种类型的突变。一种是用字典中的其他单词替换单词，另一种是在一个句子中交换两个单词。这将鼓励人口作为一个整体多样化，并洗牌。

交叉

我不知道你到底是如何实现的，但是单点交叉在这种情况下似乎不会那么有效。我会尝试实现n点交叉，这将更好地打乱你的句子。同样，我不确定它是如何实现的，但是仅仅交换可能不是最好的解决方案。例如，如果一个单词在第一个点，有没有办法让它移动到另一个位置，或者如果它被选择了，它总是第一个单词？

如果单词顺序对你选择的问题很重要，那么简单的交叉可能并不理想。

选择

同样，这看起来不错，但我会确保您测试其他选项。在过去，我发现基于排名的轮盘选择更成功。

健身

这始终是任何遗传算法中要考虑的最重要的事情，并且由于您遇到的问题的复杂性，我会加倍确保它有效。您是否测试过它适用于“已知”问题？

群体大小

你的价值似乎很小，但我已经看到遗传算法在小群体中成功地工作。尽管如此，我还是会对更大的人群进行实验，看看你的结果是否更好。

到目前为止，最受欢迎的建议是实施精英主义，我绝对推荐它。它不需要太多，即使只是每一代最好的一对染色体（尽管和其他一切一样，我会尝试不同的价值观）。

另一个有时有用的运算符是剔除。摧毁你最弱的染色体的一部分，或与其他染色体相似的一部分（或两者），并用新的染色体替换它们。这将有助于阻止您的人口“过时”，从您的图表来看，这可能正在发生。突变只会使种群多样化。

你可能会失去最好的组合，你应该保持每一代人最好的组合而不交叉（精英）。此外，你的功能似乎相当稳定，尝试其他类型的突变，这应该会有所改善。

放弃5%到10%的人口成为精英，这样你就不会失去你所拥有的最好的。

确保你的选拔过程设置得很好，如果糟糕的候选人经常通过，这会破坏你的发展。你也可能陷入局部最优状态，你可能需要在你的基因组中引入其他物质，否则你就走不了多远。

移动句子和单词可能不会让你走得很远，引入新的句子或单词可能会很有趣。

如果你认为故事是一个点x，y，你的评估函数是f（x，y），你试图找到f（x，y）的最大值，但你的突变和交叉仅限于x-