你好，请问模型优化里，传统算法 和 遗传算法有什么区别 遗传算法的采样数量是什么来的，为什么遗传算法不能选多核优化呢？
传统算法是把你所有可能的参数都去做测试。
遗传算法是先对部分参数做测试，然后去除那些差的参数，再进一步对表现好的参数进行更精细的优化，不断的剔除差的，所以遗传算法没办法做多核并行处理，就好比孙子和爷爷不能同时生出来一个道理。
遗传算法你可以百度查一下，好多参考资料
那你们的遗传算法采样方式是不是采用等距采样的呢，
例如：我参数A是1到50；目标净利润最大;采用数量 5
第一次样本：1，11，21，31，41 若最大是 21
第二次样本：11~31之间平分取5个……
…………
如此类推？是这个原理吗？
请问你具体需要的是什么？ 是遗传算法的具体数学公式还是软件的使用？ 具体算法公式这里我们无法回答你，使用方法其实你前面也已经了解了