我知道我的问题很笼统，但我刚接触AI领域。我有一个实验，涉及一些参数（差不多6个）。每个参数都是独立的，我希望找到一个最优解，使输出函数达到最大或最小。然而，如果我使用传统的编程技术来做这个，需要使用六个嵌套循环，这将花费很多时间。

我只想知道对于这个问题应该使用哪种AI技术？遗传算法？神经网络？机器学习？

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实际上，这个问题可能有多个评估函数。我们需要最小化一个函数（成本），同时最大化另一个函数（容量）。可能还会添加其他函数。例如：建造一个玻璃窗可以有上百万种方法。然而，我们希望得到最坚固且成本最低的窗户。影响窗户承压能力的参数有很多，比如玻璃的强度、高度和宽度、窗户的倾斜度。显然，如果我们选择极端情况（最强玻璃、最小宽度和高度，以及零倾斜度），窗户将非常坚固。然而，这样做的成本将非常高。

我想研究这些参数在特定范围内的相互作用。

回答：

在不了解具体问题的情况下，遗传算法听起来非常适合。它们在参数优化中被广泛使用，通常能取得不错的结果。我个人曾用它们来缩小边缘检测技术的参数范围，涉及大约15个变量，效果还不错。

如果将多个评估函数编码进遗传算法的适应度函数中，多个评估函数并不是问题。我建议研究一下使用遗传算法的多目标优化。

我建议从这里开始：使用遗传算法的多目标优化：教程