Minimum Letter Flips(MLF) 모델과 Weighted Minimum Letter Flips(WMLF) 모델은 일배체형 조합문제(haplotype assembly problem)를 해결하기 위한 모델들이다. 그러나 MLF 모델이나 WMLF 모델은 SNP(Single Nucleotide Polymorphism) 단편들에 손실과 오류가 적은 경우에만 효과적이다. 본 논문은 WMLF모델의 개선을 목적으로 유전자형 정보를 추가한 WMLF/GI 모델과 문제를 제시한다. 새로 제시한 문제가 NP-hard임을 증명하고, 정확성이 높고 효율적인 문제 해결을 위해 유전자 알고리즘을 설계한다. 실험 결과를 통해 새로운 모델이 기존의 모델들에 비해 SNP 단편들에 손실과 오류가 많은 경우에도 높은 정확성을 가짐과 유전자형 정보가 유전자 알고리즘의 수렴속도를 크게 개선함을 보인다.