如何用遗传算法实现多变量的最优化问题？

将多个变量的数值编码编排进去，进行组合。

简单的来说，就是将多个变量的数值编码编排进去，进行组合，只需要增长基因个体的长度，但是要明确每个变量具体的位置，然后让每个变量转化成二进制的等长编码，组合在一起，就可以来运算了！

初始代码：trace = zeros(3,MAXGEN); 

然后，要构造一个译码矩阵FieldD，由bs2rv函数将种群Chrom根据译码矩阵换成时值向量，返回十进制的矩阵。

FieldD=[len;lb;ub;code;scale;lbin;ubin];

ObjV = Y.*sin(2*pi*X)+X.*cos(2*pi*Y); 

然后按如下代码操作：

while gen < MAXGEN  

FitnV = ranking(-ObjV);  

Selch = select('sus',Chrom,FitnV,GGAP);  

Selch = recombin('xovsp',Selch,px);  

Selch = mut(Selch,pm);  

XY = bs2rv(Selch,FieldD);  

X = XY(:,1);Y = XY(:,2);  

ObjvSel = Y.*sin(2*pi*X)+X.*cos(2*pi*Y);  

[Chrom,ObjV] = reins(Chrom,Selch,1,1,ObjV,ObjvSel);  

XY = bs2rv(Chrom,FieldD);  

gen = gen + 1;    

[Y,I] = min(ObjV);  

trace(1:2,gen) = XY(I,:);  

trace(3,gen) = Y;  

end