遗传算法进阶：多重群体与精英选择策略

本文档主要探讨了多种群遗传算法（Multi-population Genetic Algorithm, MPGA），一种在优化问题求解中广泛应用的进化计算方法。MPGA通常用于处理大规模、复杂的问题，通过维护多个独立的种群进行并行搜索，以增强全局搜索能力和避免早熟收敛。以下是文档中涉及的关键知识点： 1. Immigrant Function： - 这个函数扮演着种群迁移的角色，它将当前种群中的最优个体迁移到下一个群体中。具体步骤如下： - 计算每个种群的最大适应度（ObjV）和对应的个体索引（maxI）。 - 选择下一个种群的索引（next_i），如果超过种群数量，则循环回到第一个种群。 - 更新下一个种群的最差个体为原种群的最好个体，从而引入新的多样性。 2. Elite Induvidual Function： - 这个函数负责精英选择，保留种群中最优秀的个体。对于每个种群，如果发现新的最优适应度值（MaxO），则更新这个种群的MaxObjV数组和MaxChrom数组，记录下最优解。 3. Objective Function (ObjectFunction)： - 定义了优化的目标函数，这里是单目标优化问题。函数接受一个二维向量X作为输入，计算每个个体的适应度值。适应度函数采用了一个双峰函数，通过X的第一和第二个分量与正弦函数结合，生成一个复杂的目标值。 4. Overall SGA Implementation： - 文档提供了一个简化的基本算法框架，包括参数设置如交叉概率（pc）、突变概率（pm）、种群大小（NIND）、最大迭代次数（MAXGEN）、决策变量的数量（NVAR）、精度（PRECI）、基因突变间隙（GGAP）以及跟踪变量（trace）用于记录搜索过程中的重要信息。 - 代码首先清空工作区和控制台，然后初始化算法参数，接着定义了整个遗传算法的执行流程，包括选择、交叉、变异等核心操作。 通过这些函数和参数，作者实现了一个多群遗传算法，并提供了代码供读者实际运行和理解其工作原理。在实际应用中，这种算法可用于解决诸如工程设计、机器学习模型参数优化等问题，特别是在多模态或高维搜索空间中。理解并掌握多种群遗传算法可以帮助用户提高优化问题的解决效率和结果质量。