多種群遺傳演算法是自己寫**用的智慧型演算法，遺傳演算法的高階版。
其流程圖如下：
其中sga即為普通的標準遺傳演算法，可見多種群遺傳演算法中展開的多種群由不同控制引數的sga來保持種群的差異化。
控制引數為交叉概率p
c和變異概率p
m，其值決定了演算法全域性搜尋和區域性搜尋能力的均衡，可按下式計算：
式中：p
co，p
mo分別為初始交叉概率和變異概率； g為種群數目；c，m為交叉、變異操作的區間長度；f
rand
為產生隨機數的函式。經過充分研究得出一般在[0.7，0.9]區間內隨機產生。一般在[0.001, 0.05]區間內隨機產生。
移民運算元和人工選擇運算元：設定移民運算元，即以源種群中的最優個體代替目標種群中的最差個體，達到多種群協同進化的目的。人工選擇運算元的功能是選出各種群中的最優個體，並將其放入精華種群加以儲存，保證各種群產生的最優個體不被破壞和丟失。
mpga依據精華種群來決定演算法終止。
遺傳演算法（1） 初步認識
最近學習了遺傳演算法，嘗試著把它按照理解寫下來。對於遺傳演算法從名字上就可以看出來是和生物有關的東西，可以認為是和生物進化有關係，在生物進化裡面又有一句話叫 物競天擇，適者生存。也就是說受環境的影響，最終會留下那些能適應環境的生物。如果從生物學裡面進行考慮可能會涉及到 一堆的概念名詞，如 染色體，個...
python遺傳演算法 Python 遺傳演算法實現
關於遺傳演算法 遺傳演算法是仿照自然界中生物進化而產生的一類優化演算法。個人感覺遺傳演算法簡單粗暴，適應性廣。關於遺傳演算法的介紹網上有很多了，這裡按照我自己的理解簡單概括一下。編碼解碼，將待優化的引數編碼為dna序列，最簡單直接的為二進位制編碼 即有兩種鹼基的dna鏈 生成隨機初代 選擇，適應度 ...
遺傳演算法 python 簡書 遺傳演算法
優化的演算法有很多種，從最基本的梯度下降法到現在的一些啟發式演算法，如遺傳演算法 ga 差分演化演算法 de 粒子群演算法 pso 和人工蜂群演算法 abc 舉乙個例子，遺傳演算法和梯度下降 梯度下降和遺傳演算法都是優化演算法，而梯度下降只是其中最基礎的那乙個，它依靠梯度與方向導數的關係計算出最優值...