多种群遗传算法的函数优化算法

资 源 简 介

多种群遗传算法的函数优化算法

详 情 说 明

多种群遗传算法是传统遗传算法的重要扩展，通过并行运行多个子种群来提升搜索效率，有效避免了早熟收敛问题。

核心机制在于： 种群隔离 - 独立进化的子种群采用不同的初始参数或选择策略，形成搜索空间的多点覆盖 精英迁移 - 定期在子群间交换最优个体，实现优质基因的跨种群传播 动态平衡 - 自适应调整迁移频率和规模，保持种群多样性同时避免过度干扰

在MATLAB实现时需注意： 使用并行计算工具箱加速多种群评估 通过共享变量或消息机制实现迁移操作 适应度尺度变换技术处理不同量纲的优化目标

典型应用场景包括高维非线性函数优化、多峰值问题求解等。相比单种群结构，该算法在收敛速度和全局搜索能力上具有明显优势，尤其适合复杂工程优化问题。