1樓：ADimon
可以的。。。寫了乙個寫出來了。。。
不過用遺傳演算法解決這類問題有兩個難點：
對於解的內在形式建模
如何交叉和變異將影響遺傳演算法的收斂速度
2樓：jerry chen
當然可以，不過最好看實際問題：如果是一般(general)的混合整數規劃問題，直接調solver就可以了，就沒必要GA，gurobi,cplex等都是很好的選擇，不是edu還可SCIP；如果是組合優化問題，那就要看建模了，有數學規劃模型還是可以選擇求解模型，沒有數學規劃模型那就套GA。
3樓：樺仔
當然可以, 參照下面的link，Mixed Integer Optimization
雖然不能保證搜尋到解是最優，但是算出來的次優解很不錯了，一般用在大型優化求解問題上，不需要解的精確性但求解時間上有限制，小規模的話當然還是用有數學理論支撐的，這也是為啥數學家鄙視metaheuristics的原因（隨機演算法嗎，我反正找了，對不對我不保證，每次求的解有可能都不一樣，） 參照下面survey:
Non-convex mixed-integer nonlinear programming: A survey
Non-convex mixed-integer nonlinear programming: A survey
不過實際中，GA作為隨機演算法還是得到業界許可的，比如大量應用在scheduling問題中，我也用過，matlab裡的GA求解integer nonlinear programming和用fmincon+B&B算出來的基本一樣．
但是時間上B&B就太慢了，GA優勢就出來了．
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