编码后的数据。编码是遗传算法实现解决课题时需要构造的核心流程。编码的合适完美程度
将直接影响遗传算法的实验运算性能。而从遗传算法搜索空间向问题解空间的转换过程就称为解码。（或称译码，Decoding）。
由于遗传算法应用领域特别广泛，编码方法也会存在各式各样。目前对于设计编码方法
并没有严格完整的指导理论和评价规范系统。以下三条抽象的规范可以借鉴：完备性：问题
空间中的所有解决方案都可在遗传算法搜索空间中对应表现；健全性：所设计的染色体能对
应具体问题空间中的所有解决方案；非冗余性：染色体和候实际存在着的解决方案均一一对
应。
相应的解码过程即编码过程的逆过程。解码过程发生在求解适应度函数之前，将遗传算
法操作对象转化至实际问题的解决方案，适应度函数是在实际问题上对明确的解决方案进行的评价。 基于遗传算法的社区发现(4):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_20045.html