小生境
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NNIA小生境非支配免疫算法工具包及演化算子实现
该项目是一个专门针对NNIA（Niche Nondominated Immune Algorithm，小生境非支配免疫算法）开发的MATLAB工具包。它完整实现了针对多目标优化问题的免疫进化流程，其核心功能在于通过模拟生物免疫系统的克隆选择机制、受体编辑机制和小生境技术，在解空间内搜索帕累托最优解集。项目中的每个关键算子，包括非支配排序算子、种群比例克隆算子、高频变异算子以及基于小生境的选择算子，均提供了结构化的代码实现。该工具包的设计初衷是降低多目标优化算法的学习门槛，开发者对每一行核心逻辑都进行了详细 -
自适应梯阶小生境遗传算法寻优程序
本项目实现了一种名为AADGA（Adaptive Step Niche Genetic Algorithm）的改进型遗传算法，专门用于解决多峰函数的复杂寻优问题。在处理多峰函数时，传统优化算法往往由于无法维持种群多样性而陷入局部最优，或者即便能找到全局最优也无法保留其他具有参考价值的次优解。本程序通过引入小生境技术（Niche Technology）并在进化过程中采用自适应梯阶策略，有效地克服了这些局限性。算法的核心逻辑包括基于共享函数的适应度分配机制，该机制能够动态抑制过载小生境中的个体，从而强制搜索过 -
NPSA：多模态改进小生境粒子群优化算法工具箱
该项目是一个专门针对多模态优化问题设计的改进型粒子群算法框架。在处理具有多个局部最优或全局最优解的任务时，传统PSO往往会因为全局最优导向而导致所有粒子最终聚集在同一个波峰上。NPSA通过引入小生境（Niche）机制，使种群能够在搜索空间内根据适应度地形自发分裂成多个子群体。每个子群体独立负责定位并优化其所在区域内的单个波峰，从而实现对所有潜在解的并行搜索。该功能的核心实现包括基于欧式距离的粒子邻居识别、局部最优导向位置更新策略以及群体间的多样性维护机制。通过适应度共享或排挤技术，算法能够有效抑制已发现波 -
基于MOGA的多目标遗传算法通用程序包
本程序是基于经典的MOGA（Multi-Objective Genetic Algorithm）方法开发的通用多目标优化算法。其核心逻辑采用Fonseca和Fleming提出的排序方案，通过计算种群中个体的被支配数量来确定其层级秩次，从而实现对多个冲突目标的同步优化。为了在寻找Pareto沿线的同时保持解集的分布均匀性，程序集成了小生境共享机制（Niche Sharing），通过在目标空间计算个体间的距离并利用共享函数调整适应度值，有效地保留了种群的多样性，防止算法陷入局部最优。本程序为通用包设计，用户可以根据自身的需求自行修改目标函数、约束条件以及决策变量的范围。其实现过程严格遵循遗传算法的标准流程，包括初始种群生成、非支配排序、适应度分配、随机会合选择、交叉以及变异等核心进化算子。由于其灵活的结构，该系统能够广泛应用于机械工程设计、资源配置、路径规划以及任何需要权衡多个互斥指标的复杂决策场景。程序通过向量化代码编写，充分利用了MATLAB的矩阵运算优势，保证了算法在大规模迭代过程中的运行效率。
