我一直在尝试使用浮点数适应度函数，但当生物体接近目标序列时，计算时间变得越来越长。

我尝试了几种实现方法，但在每一种方法中，交叉操作导致每个生物体的基因序列都相同，但适应度仅约为50%。

如何有效评估-1.0到1.0之间的浮点序列值呢？

回答：

过早收敛是进化计算中最大的问题之一。我不确定你在使用哪种选择方案，但这可能是你需要重点关注的地方。

如果你没有使用基于锦标赛的选择，第一步是尝试这种方法。一个简单的版本是：对于下一代种群中的每个成员，从当前种群中选择X个生物体。只有适应度最高的一个能继续。重复此过程直到下一代种群填满。如果你使用较低的X值（最低为2），选择压力较弱，因此进化过程会更长，但你可能会保持更多的多样性。

锦标赛选择的好处在于，适应度的具体数值并不重要，重要的是顺序，这在种群几乎均衡时非常有帮助。

假设这种第一选择机制不起作用，你需要使用一种积极保持多样性的机制。适应度共享通常是一个有效的选择——个体解决方案的适应度会根据有多少相同（或相似生物体）存在而被修改。基本方法是记录每种类型解决方案的数量、邻居的数量，并使用一个简单的函数根据这些数据修改适应度（例如，每个相同副本减5%，每个邻居减1%…有很多选项）。

还有许多更高级的技术你可以尝试，但这些应该能帮你走得很远。