混合蛙跳算法是一种新兴的启发式全局优化算法。本文研究了其寻优机制,提出了一种采用小生境技术的混合蛙跳算法:运用RCS小生境技术,使各子种群动态形成了互相独立的搜索空间;在解的更新公式中,设计了一种自适应因子来调节移动步长;采用种群淘汰机制,随机初始化已陷入局部最优的子种群。实验结果表明:本文给出的算法有效提高了寻优精度和收敛速度。

网上下载 学习使用 没有源代码 只能修改适应度函数、种群大小、迭代次数、交叉 变异概率

对于基于pareto的多么目标优化问题。引入了当前研究多目标优化的新方法—基于遗传算法求解问题的求解，讨论了该方法要解决的关键问题—多样性保持及解决策略，并给出了一个求解解集的新算法，算法简单、高效、鲁棒性强。

野生猕猴桃原生境保护点建设项目教材.pdf

基于InVEST-Biodiversity模型的闽江流域生境质量变化评价，白健，刘健，基于InVEST模型的Biodiversity模块，测定闽江流域的生物多样性生态服务功能，运用模型结果中的生境质量指数和生境稀缺度指数评估闽江流

岷江上游（北纬31度26分 - 北纬33度16分，东经102度59分 - 东经104度14分）为研究区域，在ArcGIS软件平台下，基于ASTER GDEM数据、前人研究成果和实地勘察数据，研发了该区域系列生境要素数据集。数据集包括五个方面：（1）地形地貌数据，包括：海拔高程数据、地形坡度数据、坡向数据；（2）气象气候数据，包括：区域年降雨量、旱季和雨季的平均温度、太阳日照时数、蒸发量和相对湿度；（3）土壤类型数据；（4）植被类型数据；（5）生境适宜性指数和生境适宜性评价等级数据。该数据集存储为 .tif格式

为了求解多技能资源受限项目调度问题（MSPSP），本文提出了一种改进遗传算法.首先根据问题的数学模型，确立了基于优先权的实数编码方式，并将目标函数转为适应度函数以供后续适应度的计算；接着将基于群体共享的小生境技术融入到遗传算法的选择过程中，并借助确定式采样选择和子种群的调整进一步提高算法的搜索能力；然后分别在交叉和变异操作中引入基因修复和多重验证机制，增强算法的寻优能力；最后给出了算法的总流程.算法在iMOPSE数据集上的求解效果表明本文的改进遗传算法是一种求解MSPSP问题的有效方法，对相关实际问题的研究具有良好借鉴意义.

同步定位与地图构建（SLAM）是实现机器人自主定位的核心问题之一，Rao-Blackwellised粒子滤波器（RBPF）作为一种SLAM定位的有效方法，被广泛应用在实时定位领域中，但由于其随着粒子数目的增加会频繁重采样从而导致粒子退化问题。为了解决该问题，改善SLAM性能，提出了一种基于改进小生境遗传优化的RBPF SLAM算法INGO-RBPF，采用改进的Rao-Blackwellised粒子滤波器解决SLAM路径估计问题，采用扩展卡尔曼滤波器解决SLAM地图估计问题。最后通过MATLAB仿真表明INGO-RBPF算法具有较高的估计精度和稳定性，抗干扰能力较强，定位较准确，比较适合应用在SLAM实时定位中。

网络视角下战略性新兴产业技术创新小生境演化研究——以中国新能源汽车产业为例.pdf

采用排挤机制的小生境遗传算法仿真程序（MATLAB仿真）