遗传算法求函数最小值

遗传算法是一种通过模拟生物进化的方式来求解优化问题的算法。在使用遗传算法求函数最小值的过程中，首先定义一个适应度函数（也就是目标函数），然后根据该函数的值来评估每个个体的适应度。接着，通过选择、交叉和变异等操作对当前种群进行迭代，以逐步优化个体的适应度，最终找到函数的最小值。

根据提供的引用，我们可以看到在运行遗传算法时，使用了谢菲尔德大学开发的遗传算法工具箱。通过遗传算法的迭代过程，算法会搜索最优的个体（种群中的个体）来逼近函数的最小值。

根据引用中的代码，目标函数two_min(x)是一个具有两个局部最小值的函数。在使用遗传算法求解函数最小值时，遗传算法返回的值（目标函数最优解-函数的值）接近局部最小值x=0，并且种群的范围为-60到60。然而，该算法没有搜索到最佳解x=101。

总的来说，遗传算法是一种有效的方法来求解函数最小值问题。通过迭代优化种群中的个体，遗传算法可以接近函数的最小值。尽管有时可能无法找到全局最优解，但它仍然可以在许多问题中得到令人满意的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [计算目标函数的全局最小值-遗传算法求解](https://blog.csdn.net/heda3/article/details/129786896)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [基于遗传算法求函数最小值](https://blog.csdn.net/qq_36584460/article/details/122733404)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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