C#遗传算法，路径规划

C# 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然界进化过程的优化搜索算法，常用于解决复杂的非线性优化问题，包括路径规划问题。在路径规划中，目标通常是找到从起点到终点的最佳路径，比如最短距离、最少时间或最低成本等。

在C#中应用遗传算法进行路径规划，通常会这样操作：

1. **编码表示**：将路径抽象为一种可遗传的个体（例如数组，每个元素代表一条边）。可能用二进制编码，如0和1分别代表不经过和经过某个节点。

2. **初始化种群**：创建初始的一组随机路径作为“种群”。

3. **适应度函数**：定义一个评估路径优劣的函数，比如Floyd-Warshall算法计算两点之间的最短路径可以作为适应度。

4. **选择**：根据适应度对个体进行选择，倾向于选择更优的路径。

5. **交叉**（Crossover）：两个优秀的路径可能会被部分地互换结构，生成新的可能解。

6. **变异**（Mutation）：随机改变一些路径的连接，引入多样性避免早熟收敛。

7. **迭代过程**：不断重复上述步骤直至达到预设的停止条件，如达到最大迭代次数或适应度值达到阈值。

8. **最佳路径**：最终得到的最优解就是经过遗传算法优化后的路径。

相关问题：
1. 在C#中，如何定义适应度函数来衡量路径的质量？
2. 在遗传算法中，如何避免算法陷入局部最优？
3. 如何在C#中实现种群的选择策略？