我正在尝试为古应力反演编写遗传算法程序，即从给定的一组数据中我想计算应力张量。（最小化问题）
我已经生成了一个用于测试的合成数据集，但它没有给我想要的结果。
我的适应度值在几次初始迭代中收敛得非常快，但一段时间后它会变平并且不会给出低于该值的适应度。
期望的健身 ~ 10^(-6) 我得到的健身 ~ 0.015
我还注意到我正在使用的数据群（总体大小 = 20），它们中的大多数在几百次迭代后采用相同的值，即 20 个值中的大约 15 个值是相同的，所以我猜是交叉将停止产生新的后代。
遗传算法的逻辑是 - 种群大小 20 迭代次数 1000 单点交叉锦标赛 选择变异概率 = 1/no。位数
我在matlab上进行过编程