《表6 最优结果和模型：基于遗传算法的个性化服务型产品设计》

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《基于遗传算法的个性化服务型产品设计》

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对于目标函数，v∈（a，b），n=9，由表5可知a=3.49，b=3.9，根据用户的实际需求设定v=3.65。采用MATLAB中的GA工具箱进行迭代运算，其中变量个数为9，初始种群产品为8款，迭代次数初始设置为10～1 000，交叉概率为0.55，变异概率为0.005。根据目标函数的最优迭代条件可知，当适应度值P≥3.75时，迭代过程结束，输出最终结果。系统迭代后得到的适应度值变化曲线如图7所示，可见系统稳定的适应度值（为3.752）发生在502代以后，因此与适应度值对应的二进制串码为最接近目标产品的二进制串码，将其通过反解码（人工建模）得到近似虚拟目标产品。根据迭代结束的条件，适应度值大于3.75的结果有两个，如表6所示。