遗传算法中决策变量每一段都必须满足一个固定值，怎么进行交叉和变异？哪种交叉和变异方式符合？
如果遗传算法中决策变量的每一段都必须满足一个固定值，那么在进行交叉和变异时需要考虑如何保证这些限制条件。以下是一些可能的做法：
变异时，随机生成一个新的变量值，然后检查它是否满足所有限制条件。如果不满足，则重新生成，直到满足为止。
交叉时，对于两个父代的决策变量，先将它们按照限制条件进行划分成若干段，然后交叉时只交换相同段号的变量，保留其他段的变量值不变。
将限制条件作为一个额外的约束条件，加入到适应度函数中。这样，在进化过程中，只有满足所有约束条件的个体才能被保留下来。
在选择哪种方式时，需要根据具体问题的特点来考虑。如果限制条件比较复杂，且变量之间相互影响较大，可能需要采用第三种方式。如果限制条件比较简单，可以采用第一种或第二种方式。同时，需要注意遗传算法在保证约束条件的同时，是否还能够保证搜索空间的充分性和随机性。
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