[PlantSimulation]GAWizard遗传算法的应用
PlantSimulation除了提供常规的建模功能外，还可以通过额外的库来进行模型的优化，比如说遗传算法、瓶颈分析等，今天主要讲一下Tools中GAWizard的使用方法。
遗传算法是20世纪60~70年代主要由美国 Michigon 大学 John Holland 教授提出. 其内涵哲理启迪于自然界生物从低级、简单到高级、复杂，乃至人类这样一个漫长而绝妙的进化过程。借鉴 Darwin 的物竞天择、优胜劣汰、适者生存的自然选择和自然遗传的机理。其本质是一种求解问题的高效并行全局搜索方法，它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应
地控制搜索过程以求得最优解。
l 基本思想
从一初始化的群体出发， 通过随机选择(复制)（使群体中优秀的个体有更多的机会传给下一代），交叉（体现了自然界中群体内个体之间的信息交换），和变
异（在群体中引入新的变种确保群体中信息的多样性）等遗传操作，使最具有生存能力的染色体以最大可能生存， 群体一代一代地进化到搜索空间中越来越好的区域。
l 生物遗传概念在遗传算法中的对应关系
l 适应函数：即目标函数
l 基本步骤
l PlantSimulation示例
某公司一条混流生产线生产5种产品，设计遗传算法安排生产顺序使其切换时间最短。
详见公众号（ronnietalk）！