A. 如何用遗传算法实现多变量的最优化问题
是不是像求函数最值那样子？建议你了解一下遗传算法的实数编码，这个对于求函数最值很方便，不用像二进制那样需要转换。
简单介绍一下思路：
最重要的是确定适应度函数，只要确定这个函数就很容易了，就用你不会编程，直接调用matlab的工具箱就行了。
1st.设置种群规模，并初始化种群p，并计算各个个体的适应度。
例如，20个个体，每个个体包含5个变量，x1,x2,x3,x4,x5.
如果你用matlab来编程的话，这个可以很容易实现，会用到random('unif',a,b)这个函数吧。
例如x1的取值范围是[0,1],那么x1=random('unif',0,1).
2nd.采用轮盘赌选出可以产生后代的父本,p_parents。
额，轮盘赌的实质就是适应度大的被选出的概率大。这个不难，但说起来比较长，你可以自己去看一下。
3rd.杂交过程的思路随机将p_parents中的个体随机两两配对，然后随机产生一个1到n的数（n为变量的个数），设为i,交换每对父本中i之后的变量值。交换以后的p_parents成为后代p_offspring.
这里变起来有点点复杂，不过只要耐心一点，编好配对过程和交换过程。
4th.变异过程，这个比较简单，不过需要自己把握的较好。
基本的思路是设置一个概率，例如0.05，然后产生一个随机数如果随机数比0.05小那么这个变量值就要产生微小的增加或减少。
这个变异过程要历遍p_offspring所有的变量喔。
5th.将p和p_offspring合并起来，然后选出适应度大的，重新构成一个如原始种群规模相等的种群。
B. 如何用遗传算法实现多变量的最优化问题
将多个变量的数值编码编排进去，进行组合，只需要增长基因个体的长度，但是要明确每个变量具体的位置，然后让每个变量转化成二进制的等长编码，组合在一起，就可以来运算了。
C. 遗传算法的优缺点
1、早熟。这是最大的缺点，即算法对新空间的探索能力是有限的，也容易收敛到局部最优解。
2、大量计算。涉及到大量个体的计算，当问题复杂时，计算时间是个问题。
3、处理规模小。目前对于维数较高的问题，还是很难处理和优化的。
4、难于处理非线性约束。对非线性约束的处理，大部分算法都是添加惩罚因子，这是一笔不小的开支。
5、稳定性差。因为算法属于随机类算法，需要多次运算，结果的可靠性差，不能稳定的得到解。
大致这些，lz可查阅相关专业书籍！
D. 怎么学习遗传算法呢本人不是计算机专业，想用遗传算法做优化。但是毫无头绪。
这个算法入门非常简单，推荐书《游戏编程中的人工智能技术》，网上有pdf版，这部书第二章以浅显的办法专门说明了遗传算法的原理和实现方法
我只能跟你说，这个是人工智能算法中的一种，必须了解了才能够使用(不必深入了解，数学原理也可以忽略)，如果你不想了解的话，推荐你找个了解并会用遗传算法的人来帮你，你提出需求，他来帮你完成
这个算法运行成功是概率性的，可能需要运行多次才能达到想要的结果，对于一个复杂的问题，有许多东西需要考虑，对算法的了解程度和对问题的理解程度要高，不然效果会大打折扣
E. 遗传算法
遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因的组合，它决定了个体形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码。初始种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解。在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小挑选（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群自然进化一样的后生代种群比前代更加适应环境，末代种群中的最优个体经过编码（decoding），可以作为问题近似最优解。
5.4.1 非线性优化与模型编码
假定有一组未知参量
xi（i=1，2，…，M）
构成模型向量m，它的非线性目标函数为Φ（m）。根据先验知识，对每个未知量都有上下界αi及bi，即αi≤x≤bi，同时可用间隔di把它离散化，使
di=（bi-αi）/N （5.4.1）
于是，所有允许的模型m将被限制在集
xi=αi+jdi（j=0，1，…，N） （5.4.2）
之内。
通常目标泛函（如经济学中的成本函数）表示观测函数与某种期望模型的失拟，因此非线性优化问题即为在上述限制的模型中求使Φ（m）极小的模型。对少数要求拟合最佳的问题，求目标函数的极大与失拟函数求极小是一致的。对于地球物理问题，通常要进行杀重离散化。首先，地球模型一般用连续函数表示，反演时要离散化为参数集才能用于计算。有时，也将未知函数展开成已知基函数的集，用其系数作为离散化的参数集xi，第二次离散化的需要是因为每一个未知参数在其变化范围内再次被离散化，以使离散模型空间最终包含着有限个非线性优化可选择的模型，其个数为
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其中M为未知参数xi的个数。由此式可见，K决定于每个参数离散化的间隔di及其变化范围（αi，bi），在大多数情况下它们只能靠先验知识来选择。
一般而言，优化问题非线性化的程度越高，逐次线性化的方法越不稳定，而对蒙特卡洛法却没有影响，因为此法从有限模型空间中随机地挑选新模型并计算其目标函数 Φ（m）。遗传算法与此不同的是同时计算一组模型（开始时是随机地选择的），然后把它进行二进制编码，并通过繁殖、杂交和变异产生一组新模型进一步有限的模型空间搜索。编码的方法可有多种，下面举最简单的例说明之，对于有符号的地球物理参数反演时的编码方式一般要更复杂些。
假设地球为有三个水平层的层次模型，含层底界面深度hj（j=1，2，3）及层速度vj（j=1，2，3）这两组参数。如某个模型的参数值为（十进制）：
h1=6，h2=18，h3=28，单位为10m
v1=6，v2=18，v3=28，单位为 hm/s
按正常的二进制编码法它们可分别用以下字符串表示为：
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为了减少字节，这种编码方式改变了惯用的单位制，只是按精度要求（深度为10m，波速为hm/s）来规定参数的码值，同时也意味着模型空间离散化间距di都规格化为一个单位（即10m，或hm/s）。当然，在此编码的基础上，还可以写出多种新的编码字符串。例如，三参数值的对应字节顺序重排，就可组成以下新的二进制码串：
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模型参数的二进制编码是一种数学上的抽象，通过编码把具体的非线性问题和生物演化过程联系了起来，因为这时形成的编码字符串就相当于一组遗传基因的密码。不仅是二进制编码，十进制编码也可直接用于遗传算法。根据生物系统传代过程的规律，这些基因信息将在繁殖中传到下一带，而下一代将按照“适者生存”的原则决定种属的发展和消亡，而优化准则或目标函数就起到了决定“适者生存”的作用，即保留失拟较小的新模型，而放弃失拟大的模型。在传带过程中用编码表示的基因部分地交合和变异，即字符串中的一些子串被保留，有的改变，以使传代的过程向优化的目标演化。总的来说，遗传算法可分为三步：繁殖、杂交和变异。其具体实现过程见图5.8。
图5.8 遗传算法实现过程
5.4.2 遗传算法在地震反演中的应用
以地震走时反演为例，根据最小二乘准则使合成记录与实测数据的拟合差取极小，目标函数可取为
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式中：Ti，0为观测资料中提取出的地震走时；Ti，s为合成地震或射线追踪算出的地震走时；ΔT为所有合成地震走时的平均值；NA为合成地震数据的个数，它可以少于实测Ti，0的个数，因为在射线追踪时有阴影区存在，不一定能算出合成数据Tj，0。利用射线追踪计算走时的方法很多，参见上一章。对于少数几个波速为常数的水平层，走时反演的参数编码方法可参照上一节介绍的分别对深度和速度编码方法，二进制码的字符串位数1不会太大。要注意的是由深度定出的字符串符合数值由浅到深增大的规律，这一约束条件不应在杂交和传代过程中破坏。这种不等式的约束（h1＜h2＜h3…）在遗传算法中是容易实现的。
对于波场反演，较方便的做法是将地球介质作等间距的划分。例如，将水平层状介质细分为100个等厚度的水平层。在上地壳可假定波速小于6400 m/s（相当于解空间的硬约束），而波速空间距为100m/s，则可将波速用100m/s为单位，每层用6位二进制字符串表示波速，地层模型总共用600位二进制字符串表示（l=600）。初始模型可随机地选取24～192个，然后通过繁殖杂交与变异。杂交概率在0.5～1.0之间，变异概率小于0.01。目标函数（即失拟方程）在频率域可表示为
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式中：P0（ωk，vj）为实测地震道的频谱；ωk为角频率；vj为第j层的波速；Ps（ωk，vj）为相应的合成地震道；A（ωk）为地震仪及检波器的频率滤波器，例如，可取
A（ω）=sinC4（ω/ωN） （5.4.6）
式中ωN为Nyquist频率，即ωN=π/Δt，Δt为时间采样率。参数C为振幅拟合因子，它起到合成与观测记录之间幅度上匹配的作用。C的计算常用地震道的包络函数的平均比值。例如，设E［］为波动信号的包络函数，可令
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式中：tmax为包络极大值的对应时间；J为总层数。包络函数可通过复数道的模拟取得。
用遗传算法作波速反演时失拟最小的模型将一直保存到迭代停止。什么时候停止传代还没有理论上可计算的好办法，一般要显示解空间的搜索范围及局部密度，以此来判断是否可以停止传代。值得指出的是，由（5.4.4）和（5.4.5）式给出的目标函数对于有误差的数据是有问题的，反演的目标不是追求对有误差数据的完美拟合，而是要求出准确而且分辨率最高的解估计。
遗传算法在执行中可能出现两类问题。其一称为“早熟”问题，即在传代之初就随机地选中了比较好的模型，它在传代中起主导作用，而使其后的计算因散不开而白白浪费。通常，增加Q值可以改善这种情况。另一类问题正相反，即传相当多代后仍然找不到一个特别好的解估计，即可能有几百个算出的目标函数值都大同小异。这时，最好修改目标函数的比例因子（即（5.4.5）式的分母），以使繁殖概率Ps的变化范围加大。
对于高维地震模型的反演，由于参数太多，相应的模型字符串太长，目前用遗传算法作反演的计算成本还嫌太高。实际上，为了加快计算，不仅要改进反演技巧和传代的控制技术，而且还要大幅度提高正演计算的速度，避免对遗传算法大量的计算花费在正演合成上。
F. 遗传算法能不能优化算法
能啊，这种叫Genetic Programming（遗传编程）。参见A Field Guide to Genetic Programming。
主要的思想就是，为了解决目标问题，设计一个小的DSL，然后遗传算法要演化的就是这门DSL的程序，你需要实现这个DSL的解释器，以及评估程序质量的fitness function和实现交叉/变异等操作的算子。