之前的文章（用遺傳演算法解決簡單的數學等式問題/） 中介紹了過如何使用遺傳演算法解決數學等式問題，即尋找滿足等式
(a + 2b + 3c + 4d) - 30 = 0
的一組解。適應函式確定後，影響演算法好壞的主要依賴於交叉概率（crossover ratio），變異概率（mutation ratio）、初始基因組大小（即用於交叉變異的基因個數）和基因初始閾值。基因初始閾值指的是基因的取值範圍，比如等式中變數a/b/c/d 的取值範圍，我在實驗中限定變數為大小不超過100 的整數。下面給出本文的幾個結論。
之前的文章 中尋找的是四元一次等式的乙個解，這個解的個數是無窮的，遺傳演算法能夠找到乙個解，但每次找到的解也不相同。但如果要用遺傳演算法解乙個包含四個等式的四元一次方程組（唯一解）也是可行的，只是時間話的需要更長。比如遺傳演算法解四元一次等式平均需294 次迭代，解四元一次方程組需11400 次迭代（所有引數同
之前的文章）。本文使用的四元一次方程組為：
(a + 2b + 3c + 4d) - 30 = 0
(2a + 2b + 2c + 2d) - 24 = 0
(3a + 1b + 7c + 1d) - 60 = 0
(4a + 3b + 2c + 1d) - 30 = 0
增加基因組中基因數量，那麼每次迭代/迴圈中的基因數量更多，可能出現解的概率增大。在以四元一次等式為例的實驗中，增加基因組大小的確顯著減少了迭代的次數，即使考慮了增加基因數目而帶來的增量計算，演算法仍減少了程式的整體執行時間。
python遺傳演算法 Python 遺傳演算法實現
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