约束优化算法结果不稳定是由于什么 如果只是x1+x2=c这种简单的约束，只把x1作为自由变量，解出x1后x2=c-x1对于复杂的等式约束没有什么太好的法只能做到尽可能满足
传统优化算法和现代优化算法包括哪些.区别是什么？ 传统优化算法一般是针对结构化的问题，有较为明确的问题和条件描述，如线性规划，二次规划，整数规划，混合规划，带约束和不带约束条件等，即有清晰的结构信息；而智能优化算法一般针对的是较为普适的问题描述，普遍比较缺乏结构信息。
求带约束函数的优化算法推荐 遗传算法、免疫算法、粒子群算法 都是近似算法，不能得到最优解。这种问题，小规模一般是动态规划法。
遗传算法优化的等式约束问题 如果只是x1+x2=c这种简单的约束，只把x1作为自由变量，解出x1后x2=c-x1对于复杂的等式约束没有什么太好的办法 只能做到尽可能满足
请问遗传算法是否可以将约束条件加入优化目标函数中？ 遗传算法做约束优化，一般有以下几种方法 方法1 一开始设计编码规则时，让解编码就只可能在可行区域内。。scikit-opt：https：// github.com/guofei9987/s cikit-opt
