max f(x1,x2)=21.5+(x1)sin(4π(x1))+(x2)sin(20π(x2)) s.t. -2.9<=x1<=12.0 4.2<=x2<=5.7 计算智能遗传算法无约束目标优化问题机械语言

首先，我们需要定义问题，即最大化函数f(x1,x2)：

max f(x1,x2)=21.5 (x1)sin(4π(x1)) (x2)sin(20π(x2))

其中，x1和x2是变量。然后，我们需要定义变量的范围：

-2.9<=x1<=12.0
4.2<=x2<=5.7

最后，我们使用智能遗传算法来解决这个问题。智能遗传算法是一种优化算法，它模拟了自然界中的进化过程。该算法通过选择、交叉和变异操作，逐步优化目标函数，直到达到最优解。

具体来说，智能遗传算法包括以下步骤：

1.初始化种群：随机生成一组初始解。

2.评估适应度：计算每个解的适应度，即目标函数的值。

3.选择操作：根据适应度，选择一组优秀的解作为父代。

4.交叉操作：将父代的基因进行交叉，生成新的子代。

5.变异操作：对子代进行变异，引入随机性，增加种群的多样性。

6.评估适应度：计算每个子代的适应度。

7.选择操作：根据适应度，选择一组优秀的解作为下一代的父代。

8.重复步骤4-7，直到满足停止条件，如达到最大迭代次数或目标函数收敛。

最终，智能遗传算法将得到一个最优解，即最大化目标函数f(x1,x2)的解。