交叉和变异是遗传算法的核心，是种群产生下一代和进化的前提。传统遗传算法的交叉概率和变异概率取固定值，而自适应遗传算法则根据种群适应度值的分布动态调节。

1.3.1编码规则

在遗传算法中，种群中的每个个体被称为“染色体”，“染色体”常见的编码方式有二进制编码、浮点编码、符号编码等，由于二进制编码操作简单易行，交叉、变异等遗传操作便于实现，现采取二进制编码，例如：100111100011，在AGASVM中表示对应的12个特征标志位，其中1表示在模型训练中使用对应位置的特征，0表示不使用。

1.3.2种群初始化

在遗传算法中，种群规模是指种群中“染色体”的数目，一般在20到30之间。在AGASVM中，种群规模采取特征数目的2倍，然后对种群中的每个“染色体”中的每个基因位置进行随机0或1的赋值。