关于遗传算法

看知乎看到可以用python做哪些有趣的事情，有一个是用python实现遗传算法，将N个三角形组合成为一张图片 参考（http://www.zhihu.com/question/21395276）
我现在想自己实现一个，看了看遗传算法怎么回事，也没去看那个回答里的人的代码是怎么实现的
自己这几天从装PIL到写了点东西（https://github.com/pikeszfish/GA_engine）
但现在好像效果不是那么好，不知道有没有人愿意能够去看看。

算法思路：
1、初始化种群，设M个，然后每个有N个基因
2、将N个基因全部合成到一张图片上，分别计算M个个体与待匹配的图片的相似度。
3、自然选择，除去相似度最低的a个，将相似度最高的2*a个随机复制。（模拟适者生存，基因好的容易将基因遗传给后代）（这里a自己定，2*a也只是我的设想）
4、交叉，两两匹配（随机），进行基因组互换。（因为是三角形，则每个基因是由三个点，还有RGBA的颜色组成，(x1,y1,x2,y2,x3,y3,g,b,a,r)，所以随机选择10个基因点）
5、变异，按照固定每代遗传变异数或者比率进行变异
6、重复2，直到一定数量的遗传代数

下面是我的疑惑点：
1、各个参数选择是否有更好的？
2、交叉过程，因为基因是(x1,y1,x2,y2,x3,y3,g,b,a,r)，目前我选择的交叉是每一个点都进行交叉，而其实（x1，y1）对应的其实是A点，我在想是否还是根据 (A点，B点，C点，颜色)进行交叉来的更好？还是直接（基因）交叉
3、透明度是否需要固定住？ 因为有的时候合成到最后，如果有一张图片透明度过低，就完全覆盖了下面 （这我自己解决去）
4、变异的概率，无论控制具体数目还是概率，还是不好把握变异数量多少才好
5、生成的三角形，在(255, 255)大小的图片里面，直线会有锯齿，感觉是不是图片画大一点会好一些？还是PIL or pillow有更好的API？or args？
6、效率，目前一代需要0.8秒~0.9秒，太慢了。。。
7、写python一直以来的疑惑，我如果就这么个想法，需要写成OOP么？ 现在一堆function，都不是method。