懂罚函数的请进，有约束优化遗传算法的目标函数问题 很显然，f 才是目标函数值，而F只是适应度函数值，用来评价个体优劣的。加上罚函数，仅仅是为了惩罚那些不满足约束条件的个体，以此来解决约束优化问题。但真正的目标函数是f，目的是f的值越小越好。
遗传算法能否解决同时包含整数约束和等式约束的优化问题？ 针对遗传算法较难处理含等式约知束的优化问题，在设计变量独立性分析的基础上对等式约束采用了降维处理方法，不仅道使等式约束在优化时始终严格满足，而且经降维处理后优化问题仅包含不等式版约束；然后，借鉴多目标优化思想，提出了从个体违反约束程度和违反次数2方面同时对种群进行排序，使算法对个体的排序和选择更符合实际.实例验证了该权算法的有效性和可行性.
用matlab做遗传算法解决优化问题时候的约束处理 对于类似a+b+c+d+e=1的约束，只能是尽量随机又均匀地生成若干点，作为初始，来探索这个五维空间。对于a至d采用随机生成的方式，e的值用1去减，如此可保证约束成立。同时生成a至d的方式要尽量合理，以保证e的期望值和分布状态合理。
