遗传算法的适应函数问题

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根据我的了解遗传算法都是解决在变量函数关系明确的情况下求解最优值，比如y=f(x1,...,xn) 函数关系明确的前提下 求y最值时的x组合。我现在的问题是：我通过实验知道了x1,x2,...xn,y这些变量的数值，我怎么得到x取什么组合的时候y能取到最大值？
第一个问题：这个时候就遇到了一个适应函数的问题，是不是我第一步必须先拟合x和y得到x和y的确切函数关系，才能接下来进行遗传算法？
第二个问题：如果必须先拟合x和y的函数关系，但是如果白箱模型不能很好地拟合x和y，可以用黑箱模型比如神经网络去拟合x和y，把拟合得到的神经网络模型作为适应函数吗？

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对遗传算法不了解，不过你的第一个问题，既然遗传算法需要知道确切的函数关系，是需要拟合出确切函数关系才能做的。第二个问题我不取肯定，但我感觉90%的可能性认为不能用神经网络去拟合函数。因为神经网络是很难找到确切函数关系的，这样你就无法利用遗传算法了，否则试一下就知道了，你怎用遗传算法呢？