CGAアルゴリズムの性能向上を図るためには、いくつかの改善点が考えられます。まず第一に、初期値の設定による依存性を軽減するために、初期値の範囲や選択方法をより適切に調整することが重要です。また、ランダム性に依存するアルゴリズムであるため、適切なランダム性の導入や遺伝子の多様性を保つためのメカニズムの改善が必要です。さらに、遺伝子操作の効率を高めるために、突然変異の頻度や範囲を最適化することも考慮すべきです。これにより、CGAアルゴリズムの収束性や最適解の探索能力が向上し、性能のさらなる向上が期待できます。