TOPSIS（逼近理想解排序法）是一种用于多准则决策的分析工具，用于评估和比较一系列备选方案。TOPSIS的核心理念是：最优的选择应当是与理想最优方案最为接近，同时与最差方案最为疏远的那个选项。

遗传算法是一种模仿生物界中自然选择和基因遗传机制的智能搜索算法。它通过模拟自然进化过程来寻找问题的最优解。接下来，我将用简单易懂的语言，详细解释遗传算法的每一步。首先是编码。在遗传算法中，我们通常会把要解决问题的答案表示成一串特定的代码，这就像是生物的DNA一样。我们最常用的编码方式是二进制编码，也就是用0和1的组合来表示一个解。接下来是初始种群的设定。我们随机生成一组个体，这些个体就构成了我们算

现在这个问题我们就可以一目了然了。凸优化问题是优化问题的一种特殊类型，其中目标函数是凸函数，约束函数是凸集意义下的不等式和等式。在凸优化问题中，我们希望最小化（或最大化）一个凸（或凹）函数，而这个函数的定义域被指定为一个凸集。粗浅理解，你可以把凸函数想象成一个碗，无论你在碗里的任何地方，只要你一直朝着下坡的方向行走，最后一定会到达碗底，也就是函数的全局最小值点。并且当你经过的两个点都在被允许的空间

深入讲解了灰色预测模型GM（1，1）的原理和解法步骤，附上python代码