用遗传算法求解非线性问题是常见的求解算法之一，求解的过程就是随机生成解，计算适应度，然后选择，交叉，变异，更新种群，不断迭代，这样，每个个体都会向每代中最佳的个体学习并靠拢，这是局部最优解；而变异操作是为了在靠近当前最优解的同时还有机会变异出更佳的基因，从而跳出局部最优解而达到全局最优解。用遗传算法求解非线性问题是常见的求解算法之一，求解的过程就是随机生成解，计算适应度
阅读背景：
遗传算法+BP神经网络组合求解非线性函数
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