遗传算法原理部分

 遗传算法就是把要解决的问题用生物体的进化过程来模拟，这里的进化条件就是个体与优化目标的相近程度，与优化目标越近，那么它被保留下来的几率就越大
 为了达到这个目标，就需要设计相应的适应度函数

基本流程

1. 编码与解码(构建染色体结构)
 1.1 编码
 遗传算法最开始需要将参数编码，这种编码就是指在参数和二进制数字之间建立一种映射
 比如参数的取值范围是$[L,U]$，假设我是让一个$k$位的二进制数与参数一一对应

$$00\cdots00 \rightarrow L$$

$$00\cdots01 \rightarrow L+\delta$$
$$00\cdots10 \rightarrow L+2\delta$$
$$00\cdots11 \rightarrow L+3\delta$$
$$……$$
$$11\cdots11 \rightarrow L+(2^k-1)\delta=U$$
 这样，就有

δ=