函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是遗传算法进行性能评价的常用算例。尤其是对非线性、多模型、多目标的函数优化问题，采用其他优化方法较难求解，而遗传算法却可以得到较好的结果。()
举一反三
- 遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题，用其它优化方法较难求解，而遗传算法可以方便的得到较好的结果。
- 对于函数优化问题，如一些（）等函数问题用遗传算法很容易得到较好的结果，而用其他算法则较难。 A: 非线性、多模型、多目标 B: 线性、多模型、多目标 C: 非线性、单模型、单目标 D: 非线性、单模型、多目标
- 遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题，用其它优化方法较难求解，而遗传算法可以方便的得到较好的结果。 A: 正确 B: 错误
- 目前多目标优化算法归结起来有传统优化算法和智能优化算法两种。传统优化算法实质上就是讲多目标函数转化为单目标函数，然后采用单目标优化方法求解。
- 应用在水库优化调度的众多优化算法中，最经典也是最成熟的优化算法是：（）。 A: 神经网络法 B: 遗传算法 C: 微粒群算法 D: 动态规划法