EA程序示例：使用遗传算法实现优化

// EA程序示例\n\n// 定义一个个体类\nclass Individual {\n constructor(chromosome) {\n this.chromosome = chromosome; // 染色体，表示个体的基因组\n this.fitness = 0; // 适应度，用于衡量个体的优劣程度\n }\n \n // 计算个体的适应度\n calculateFitness() {\n // 根据染色体的内容计算适应度\n // 这里假设适应度就是染色体中1的个数\n this.fitness = this.chromosome.filter(gene => gene === 1).length;\n }\n}\n\n// 定义一个种群类\nclass Population {\n constructor(size) {\n this.size = size; // 种群的大小\n this.individuals = []; // 种群中的个体数组\n \n // 初始化种群中的个体\n for (let i = 0; i < size; i++) {\n let chromosome = []; // 染色体\n // 随机生成染色体\n for (let j = 0; j < 10; j++) {\n chromosome.push(Math.round(Math.random()));\n }\n let individual = new Individual(chromosome);\n this.individuals.push(individual);\n }\n }\n \n // 评估种群中的个体\n evaluate() {\n this.individuals.forEach(individual => {\n individual.calculateFitness();\n });\n }\n \n // 选择优秀个体进行交叉和变异\n evolve() {\n // 根据适应度对个体进行排序\n this.individuals.sort((a, b) => b.fitness - a.fitness);\n \n // 选择优秀的个体进行交叉和变异\n for (let i = this.size / 2; i < this.size; i++) {\n let parent1 = this.individuals[Math.floor(Math.random() * this.size / 2)];\n let parent2 = this.individuals[Math.floor(Math.random() * this.size / 2)];\n \n // 交叉操作\n let childChromosome = parent1.chromosome.slice(0, 5).concat(parent2.chromosome.slice(5));\n \n // 变异操作\n for (let j = 0; j < 10; j++) {\n if (Math.random() < 0.01) {\n childChromosome[j] = 1 - childChromosome[j];\n }\n }\n \n // 创建一个新个体\n let child = new Individual(childChromosome);\n this.individuals[i] = child;\n }\n }\n}\n\n// 创建一个种群对象\nlet population = new Population(20);\n\n// 进化过程\nfor (let i = 0; i < 100; i++) {\n population.evaluate(); // 评估种群中的个体\n population.evolve(); // 进行交叉和变异操作\n}\n\n// 打印最优个体\nconsole.log(population.individuals[0]);\n\n这个EA程序使用了遗传算法的基本原理，通过不断地选择优秀的个体进行交叉和变异，逐步优化种群中的个体，以达到寻找最优解的目的。在示例中，个体的染色体是一个由0和1组成的数组，适应度是染色体中1的个数。种群的大小为20，经过100次进化后，会找到适应度最高的个体，并将其打印出来。