Algorytmy genetyczne - Problem sumy podzbiorów

Witam!
Mam do wykonania projekt który za pomocą algorytmu genetycznego rozwiązuje problem sumy podzbiorów. Niestety podczas przelewania algorytmu na kod powstał dość duży problem...
Mój algorytm wygląda mniej więcej tak:

dopóki nie znaleziono rozwiązania i liczba kroków mniejsza od zadanej to:
	oblicz prawdopodobieństwo a potem dystrybuantę dla każdego chromosomu
	poddaj chromosomy selekcji (koło ruletkowe)
	wybierz n chromosomów do krzyżowania
	wykonaj krzyżowanie (miejsce przecięcia wybierz losowo)
	wybierz m chromosomów do mutacji
	wykonaj mutacje
	jeśli znaleziono rozwiązanie to przerwij 

(Algorytm zaczerpnięty z książki: "Algorytmy genetyczne + struktury danych = programu ewolucyjne, rozdział 2")
Zmienne takie jak: wielkość populacji, ilość danych, zakres zbioru danych, ilość kroków, ilość mutacji (w danym kroku), ilość krzyżówek (w danym kroku) ustawia się na sztywno w opcjach programu.

Problem polega na tym, że po określonej (dość małej) ilości kroków w populacji wszystkie chromosomy są identyczny. Dobrze obrazuje to wykres:

Co robię źle? Jak to poprawić?

Proszę o pomoc.
Pozdrawiam, Ziem!

czy oby na pewno AG to dobra metoda do rozwiązania tego problemu? Jaką masz funkcję przystosowania i czy Ty ją maksymalizujesz czy minimalizujesz?

Sądzę, że powinieneś zrobić bardziej wyspecjalizowane operatory.
Albo standardowo: błąd w implementacji ;)

Poprawiłem parę błędów w implementacji oraz algorytm i nawet to hula:).
Wykres:

Dzięki za pomoc!