問題描述：
其中，-10<=xi<=10, i=1,2,3..n，
當n=1,2,3和4
時分別有3、
18、81和
324個不同的全域性最優解。
設計演算法（可以是任何演算法）並編寫程式，可做n=1、2
、3、4
或部分或所有情況，得到全域性最優解越多越好，用十進位制編碼，解的精確度至少到小數點後8位。
這是shubert函式最優解問題，《
演化優化及其在微分方程反問題中的應用》一文中提出了gmle_dd演算法。
glme演算法：全域性-區域性混合演化演算法（global-local mixed evolutionary演算法），演化分兩個階段進行，在第一階段，既全域性演化階段，由郭濤演算法產生若干哥小區域，第二個階段，區域性演化，採用精英演化演算法在各個小區域中來演化出問題的解。
glme_dd演算法是在glme演算法的基礎上，將整個區域分為q個區域，再在每個區域中使用glme演算法。 由於
平行計算考試的需要，對**中提出的方法進行了實現，在這裡共享出來，
c++實現，演算法得到的最優解及執行時間如下表所示。
源**和演算法執行結果是n = 4時的情況。
n = 1
n = 2
n = 3
n = 4
獲得最優解的個數
最優值-12.870885493870
-186.730908831023
-2709.093505572829
-39303.550054363128
glme_dd演算法執行時間
0.054秒
0.519秒
3.397秒
33.917秒
**是基於基本的遺傳演算法的框架寫的，有一些不足之處，比如在篩選最優解時並不一定能得出完全不重複的解，主要是沒有把握好對重複解的判斷，
希望有興趣的同學幫忙修正，其他不足之處歡迎拍磚。
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