协同进化
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MATLAB实现的合作协同进化算法二维函数全局优化系统
本项目基于合作协同进化框架，实现高效的二维函数全局优化。系统通过分解目标函数为子分量，多个种群交替优化各自维度并共享最优解信息，支持测试多种标准函数并快速收敛到全局最优。 -
基于合作协同进化算法的二维函数寻优仿真系统
本项目利用合作协同进化算法（Cooperative Coevolutionary Algorithm, CCEA）实现对复杂二维数学目标函数的全局寻优。系统采用分而治之的策略，将二维优化问题的每一个维度视为一个独立的子种群。在进化过程中，各子种群内部并行执行遗传算子，包括选择、交叉和变异。为了计算适应度值，每个子种群中的个体需要与另一维度子种群中的代表性个体（通常采用当前最优解或协作代表元）进行动态组合，构建出完整的二维坐标向量后代入目标函数进行评估。这种机制显著降低了高维搜索空间的复杂度，对于处理二维基 -
基于多种群遗传算法的复杂函数全局优化系统
该项目旨在开发一种高效的多种群遗传算法工具箱，专门用于解决传统遗传算法（SGA）在函数优化中容易陷入局部最优及收敛速度缓慢的“早熟”问题。MPGA通过打破单一群体进化的局限，引入多个相互独立的子种群并行执行进化搜索，每个子种群可以配置不同的交叉概率与变异概率，从而在搜索空间内维持极高的种群多样性。系统内部集成了核心的移民算子（Migration Operator），负责定期在各个子种群间进行优良个体的迁移与交换，打破子群的进化闭塞状态，实现优良基因的全局共享。同时，项目引入了精华种群机制，用于记录和保存各
