最优解问题，可以想象成生物的进化：生物进化需要一个初始的种群，即对应程序中需要给出一组问题的初始解，初始解的产生应尽可能简单，原则上问题的求解过程不应该依赖于初始解的设定，而应该依赖于进化。生物进行基因突变、基因重组，是生物多样化的基础，因此程序中为了避免陷入局部最优解，也需要引入类似的操作，下面的程序引入了基因突变。大自然对种群进行自然选择，保证了优良个体有更多的机会遗传到下一代，从而实现进化。所以程序中需要大自然这一角色对控制种群的进化方向。
既然有基因，程序中不可避免就涉及到基因的编码与解码。按照更接近于大自然的方式，可以使用二进制编码，更容易实现基因突变和基因重组，但需要不断进行编码解码，运算效率稍低。这里，我采用的是浮点数编码，写的第一个版本，为了简单，这里只引入了基因突变。相当于无性繁殖，比有性繁殖进化慢，故可以加长进化代数，以求更加接近最优解。
最优解问题，可以想象成生物的进化：生物进化需要一个初始的种群，即对应程序中需要给出一组问题的初始解，初始解的产生应尽可能简单，原则上问题的求解过程不应该依赖于初始解的设定，而应该依赖于进化。生物进行基因突变、基因重组，是生物多样化的基础，因此程序中为了避免陷入局部最优解，也需要引入类似的操作，下面的程序引入了基因突变。大自然对种群进行自然选择，保证了优良个体有更多的机会遗传到下一代，从而实现进化。所以程序中需要大自然这一角色对控制种群的进化方向。
既然有基因，程序中不可避免就涉及到基因的编码与解码。按照更接近于大自然的方式，可以使用二进制编码，更容易实现基因突变和基因重组，但需要不断进行编码解码，运算效率稍低。这里，我采用的是浮点数编码，写的第一个版本，为了简单，这里只引入了基因突变。相当于无性繁殖，比有性繁殖进化慢，故可以加长进化代数，以求更加接近最优解。