前面(2)、(3)节给出了一个采用二进制编码的计算一元函数极值的遗传算法实现，通过适当的修改扩展为解决更多复杂的问题。

A）若是多元函数求极值，只需把一维数组表示的编码改为二维数组表示多个变量的编码；

B）若各个变量的范围不同，也需要把xmax,xmin设为一维数组等；

C）若要改为N进制，方法类似。

总结一下来说：

演化计算本质上是种群的演化，不是一个个体的演化。

但是完成一个个体的表示是基本出发点，一个个体对应问题的可能解，包含若干的属性和方法，把它封装于一体是比较好的设计思路，所以首先设计一个个体的类型；

有了个体设计的基础，我们就容易构建种群了，比如使用一个一维数组组织种群，把数组对象作为种群类的数据成员，然后把选择、交叉、变异等算子作为方法，由此构建种群类。

个体类完成、种群类完成，使用一个主类测试即可。

对于其他演化算法，基于上述思路，也是容易解决。