双层规划，主从博弈的一种求解方法：下层使用yalmip，上层使用差分进化算法，迭代直至均衡点

最近在学习下面这篇文章： 其算法流程图如下： 如果有做电力优化或者博弈的同学可以去学习一下。
由于对遗传算法不太熟悉，因此在学习中遇到了一些问题，现对其进行总结。
遗传算法
以下是博主看到的，关于遗传算法讲解，比较好的两篇博文：

https://blog.csdn.net/tsroad/article/details/52464108 https://blog.csdn.net/u010451580/article/details/51178225

遗传算法的经典进化图片： 主要包括选择、交叉、变异三个步骤。 tips：选择中先对适应度进行归一化，再使用轮盘赌算法进行选择。适应度越高的通常被选择的概率也就越大。
trace
代码中有一段这个内容：
一些遗传算法中通常涉及函数trace，常见的解释是求矩阵的迹。但是在本算法下，显然不是。
matlab对其的解释为： 不是很懂，发

双层规划，主从博弈的一种求解方法：下层使用yalmip，上层使用差分进化算法，迭代直至均衡点最先出现在Python成神之路。