matlab代码实现小生境遗传算法

资 源 简 介

matlab代码实现小生境遗传算法

详 情 说 明

小生境遗传算法（Niche Genetic Algorithm）是一种改进的遗传算法，特别适用于解决多峰值函数的优化问题。它通过引入小生境技术，模拟自然界中生物种群的生态位分化现象，能够在搜索过程中维持种群的多样性，从而避免早熟收敛，有效找到多个全局或局部最优解。

### 核心思想 共享机制：在适应度评估时引入共享函数，降低相似个体的适应度，防止某个峰值附近聚集过多个体。 排挤机制：通过个体间的竞争淘汰相似个体，保留差异性较大的解。 动态划分：自动识别并划分不同的“小生境”，确保每个峰值附近都有种群分布。

### 实现要点 适应度共享：通常采用基于距离的共享函数（如欧氏距离），对邻近个体进行适应度惩罚。 峰值保持：通过精英策略或聚类方法，确保已发现的峰值不会被后续进化破坏。 测试函数选择：多峰值函数（如Rastrigin、Schwefel、Shubert函数）可验证算法性能。

### 应用场景 复杂工程优化问题（如参数调优、路径规划）。 需要同时获取多个可行解的场合（如多目标优化）。 机器学习中超参数搜索。

小生境遗传算法在MATLAB中可通过自定义选择、交叉和变异操作实现，结合共享函数的计算，能显著提升对多模态函数的全局搜索能力。