多种群遗传算法 matlab代码

多种群遗传算法（Multi-Population Genetic Algorithm）是一种改进的遗传算法，将种群分成多个子种群，各自独立演化，最后融合得到最优解或近似最优解。下面是一个用MATLAB实现的多种群遗传算法的简单代码示例：

% 遗传算法参数设置
populationSize = 100; % 种群大小
mutationRate = 0.01; % 变异率
crossoverRate = 0.6; % 交叉率
numGenerations = 100; % 迭代次数

% 创建多个子种群
numPopulations = 5;
populations = cell(numPopulations, 1);
for i = 1:numPopulations
    populations{i} = randi([0, 1], populationSize, 10); % 假设每个个体是10维的二进制向量
end

% 迭代演化
for generation = 1:numGenerations
    % 遍历每个子种群
    for i = 1:numPopulations
        population = populations{i};
        fitness = evaluateFitness(population); % 计算适应度值
        
        % 选择操作
        parents = selection(population, fitness);
        
        % 交叉操作
        offspring = crossover(parents, crossoverRate);
        
        % 变异操作
        offspring = mutation(offspring, mutationRate);
        
        % 替换操作
        population = replacement(population, offspring);
        
        % 更新当前子种群
        populations{i} = population;
    end
    
    % 融合操作（可根据需要选择不同的融合策略）
    combinedPopulation = [];
    for i = 1:numPopulations
        combinedPopulation = [combinedPopulation; populations{i}];
    end
    
    fitness = evaluateFitness(combinedPopulation);
    [bestFitness, bestIndex] = max(fitness);
    bestIndividual = combinedPopulation(bestIndex, :);
    
    disp(['迭代次数：', num2str(generation)]);
    disp(['最优解：', num2str(bestIndividual)]);
    disp(['最优适应度：', num2str(bestFitness)]);
end

以上是一个简单的多种群遗传算法的MATLAB代码示例。根据实际问题需要，可以根据这个基本框架进行适当的调整和优化。