在Lisp中利用遗传算法和进化计算进行问题求解通常涉及以下步骤：
定义问题：首先需要明确问题的目标和约束条件，例如优化函数或者找到最优解。
初始化种群：随机生成一组个体，这些个体表示问题的可能解。
评估适应度：对每个个体进行评估，计算其适应度函数值，即衡量个体解决问题质量的度量。
选择操作：根据适应度函数值选择个体，通常选择适应度高的个体作为父代。
交叉和变异：对选择的父代进行交叉和变异操作，生成新的个体。
替换操作：用新生成的个体替换掉旧的个体，形成新一代种群。
重复迭代：重复步骤3至6，直到满足终止条件（例如达到最大迭代次数或者找到满足条件的解）。
在Lisp中，可以通过定义函数来实现上述步骤，例如编写评估适应度的函数、选择操作的函数、交叉和变异的函数等。同时，可以利用Lisp的函数式编程特性来简化算法的实现过程。
值得注意的是，Lisp中有一些库和工具可用于实现遗传算法和进化计算，例如CL-Gene, Genetic Programming in Common Lisp (CL-GP)等。这些工具可以帮助简化算法实现过程和提高算法性能。
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