LegV[exIdx] = 0 # 对非可行解作出标记，使其在可行性列向量中对应的值为0 该demo是展示如何计算带等式約束的单目标优化问题: 其中目标函数和约束条件写在aimfuc.py文件中适应度罚函数写在罚函数文件punishing.py中 本案例通过降维的方法，将等式约束化成了鈈等式约束大大拓宽了可行解的空间，方便遗传算法求解 此外本案例展示了利用多种群竞争的进化算法模板sga_mpc_real_templet了解决该问题。 precisions = [4] * 2 # 在二进制/格雷码编码中代表自变量的编码精度当控制变量是连续型时，根据crtfld参考资料该变量只表示边界精度，故设置为一定的正数即可 # 生成网格化后的区域描述器集合

最优的目标函数值为：13.329
最优的一代是第 69 代

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