遗传算法多条件求函数最小值

要使用遗传算法求函数的最小值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 定义适应度函数：根据给定的目标函数和条件，编写适应度函数来评估每个个体的适应度。在这个例子中，适应度函数可以使用提供的代码进行计算。

2. 初始化种群：生成一个初始的种群，其中包含多个个体，每个个体都是一个解向量。解向量的维度和范围取决于目标函数的自变量。

3. 选择操作：根据个体的适应度值，选择一部分较好的个体作为下一代的父代。

4. 交叉操作：从父代个体中选择一对个体，通过某种交叉方式生成子代个体。

5. 变异操作：对子代个体进行变异操作，以增加种群的多样性。

6. 更新种群：用新生成的子代个体替换掉父代个体，形成新的种群。

7. 重复步骤3至6，直到满足停止条件（例如达到最大迭代次数或适应度达到某个阈值）。

8. 选取最优解：从最终的种群中选取适应度最好的个体作为最优解。

需要注意的是，遗传算法的效果受到参数设置的影响，例如种群大小、交叉概率、变异概率等。调整这些参数可以改变算法的收敛速度和最终结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Matlab遗传算法工具箱求函数最小值](https://blog.csdn.net/qq_37763034/article/details/123803327)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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