我想实现一个遗传算法（我还不确定语言/框架，可能是Watchmaker）来优化某些流体的混合比。
每个混合物由多达5种成分组成，我将其建模为具有变化值的基因。由于染色体代表混合比，因此（至少）还有两个附加条件：
(1) a + b + c + d + e = 1
(2) a, b, c, d, e >= 0
我还在计划我的项目的阶段，因此我不能给出任何示例代码，但是我想知道这些条件是否以及如何在遗传算法框架中实现，比如Watchmaker。
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因为这似乎不是直接的澄清：
问题在于条件（1）-如果每个基因a、b、c、d、e是随机独立选择的，则发生这种情况的概率约为0。因此，我需要以一种方式来实现变异，其中，a，b，c，d，e是根据彼此选择的（参见添加到100的随机数：Matlab作为示例）。
然而，我不知道这是否可能，也不知道这是否符合一般的进化算法。
第一个条件（a b c d e=1）可以通过具有较短的染色体来满足，只有a， b， c， d。e值可以用e：=1-a-b-c-d表示（在适应度函数中或供以后使用）。
编辑：
满足第一个条件的另一种方法是规范化值：
sum:= a+b+c+d+e
a:= a/sum;
b:= b/sum;
c:= c/sum;
d:= d/sum;
e:= e/sum;
新的总和将是1。
对于第二种情况（a，b，c，d，e
