认识多种群遗传算法

多种群遗传算法是自己写论文用的智能算法，遗传算法的进阶版。

其流程图如下：

其中SGA即为普通的标准遗传算法，可见多种群遗传算法中展开的多种群由不同控制参数的SGA来保持种群的差异化。

控制参数为交叉概率Pc和变异概率Pm，其值决定了算法全局搜索和局部搜索能力的均衡，可按下式计算：

式中：Pco，Pmo分别为初始交叉概率和变异概率； G为种群数目；c，m为交叉、变异操作的区间长度；frand为产生随机数的函数。经过充分研究得出一般在[0.7，0.9]区间内随机产生。一般在[0.001, 0.05]区间内随机产生。

移民算子和人工选择算子：设置移民算子，即以源种群中的最优个体代替目标种群中的最差个体，达到多种群协同进化的目的。人工选择算子的功能是选出各种群中的最优个体，并将其放入精华种群加以保存，保证各种群产生的最优个体不被破坏和丢失。

MPGA依据精华种群来决定算法终止。