双重遗传算法？
大家好，我最近开始学习遗传算法解决自己的一个专业问题，需要输入2个变量来得到最优值，如适应度函数为f(x1,x2),查阅相关资料有2种思路：思路1：对x1和x2双重编码后同时进行遗传算法求解最优；
思路2：分2层进行遗传算法求解：
（1）对x1进行选择交叉变异操作产生n个染色体；
（2）将给定的一个x1染色体作为前提，对可能的x2进行遗传算法求解最优适应度函数，将此作为x1染色体的适应度函数，操作n次；
（3）循环前2步操作，得到问题最优解。
个人感觉两种思路均可以实现优化目标，但因本人并不是数学或计算机专业的，对于遗传算法性质不是很了解，希望大神们能够给出一些建议，应该采用思路1还是思路2呢？思路1收敛速度是否会比较慢？思路2求出的最优解是否合理呢？
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