基于数独谜题的特点，对遗传算法的选择算子、交叉算子和变异算子进行了大胆的创新性改进，提出了一个能够有效求解数独谜题的改进的遗传算法。针对算法重复迭代次数过多等问题，有针对性地进行改进

非常有趣的问题！遗传算法是一种优化算法，它模拟了生物进化的过程，通过选择、交叉和变异等操作，逐渐优化出最优解。

在针对数独问题的遗传算法中，我们可以对选择算子进行改进，采用轮盘赌选择，即根据每个个体适应度的大小，将其放在一个“轮盘”上，随机旋转轮盘并选择落在哪个个体上，这样可以增加较优解被选择的概率。

对于交叉算子，我们可以采用杂交变异的方法，即先对两个父代个体进行交叉操作，再对其进行变异，这样可以增加搜索空间，提高算法的全局搜索能力。

对于变异算子，我们可以采用多种变异方式，如随机交换、随机填数等，这样可以增加变异的多样性，避免算法陷入局部最优解。

此外，我们还可以结合启发式算法和模拟退火算法等策略，进一步提高算法的求解效率和准确性。

希望这些改进能够对您解决数独谜题问题有所帮助！