遗传算法的 MATLAB 实现挺适合搞函数优化的，尤其是找最小值这种事。它就像在一群候选解里搞“优胜劣汰”，通过选择、交叉、变异这些步骤，一点点逼近最优解。你只要设好搜索空间、种群大小、迭代次数，剩下的就是看它自己进化了。

在这个项目里，适应度函数会用目标函数的负值，这样算法就会去“追”最小值。嗯，这种设定挺巧的，不用额外改复杂逻辑。在 MATLAB 里实现起来也不算麻烦，比如主文件Solo_F1.m里，从初始化到输出结果，一条龙流程清清楚楚。

如果你对数学底子比较熟，比如知道导数、二阶导数怎么判断极值，那配合遗传算法用起来会更香。它不怕函数复杂，也不怕局部最小值多，能帮你找到更靠谱的全局最优解。要是你经常优化函数参数，强烈建议试试这个资源。