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多种群遗传算法 -验证 Schaffer’s f6 函数，代码内对对多种群遗传算法中移民算子、移民频率、移民数目、交叉、变异概率都设置通用化编程，可直接修改方便

基于多种群遗传算法的粉尘粒径分布反演

在传统遗产算法的基础上生成多个种群，加入移民算子和人工选择算子，使各种群之间的优秀个体进行交换，防止早熟现象。

多种群遗传算法的函数优化算法matlab代码及谢菲尔德遗传算法工具箱，遗传算法相关

多种群遗传算法的函数优化算法的理论基础、案例背景、matlab程序实现

在结构控制中模糊控制是被采用的方法之一，基于遗传算法的模糊系统的优化设计，把模糊控制和遗传算法结合起来，利用遗传算法的优点，克服了一般模糊控制设计中模糊变量的隶属度和控制规则的选取通常靠经验来获取的不足，使得系统的模糊控制设计更灵活方便，能取得更好的控制效果。采用实数和整数混合编码技术来设计遗传算法的染色体和相应算法，为了避免早熟和加快收敛速度，采用了多种群的遗传算法。为了验证优化的效果，对一个三层框架进行了仿真分析，结果显示，采用遗传算法优化后的模糊逻辑控制优于常规模糊逻辑控制。

多种群遗传算法的函数优化算法matlab代码

多种群遗传算法的函数优化算法，通过多个种群之间的信息交互，提高算法寻优的能力。资源内包含一个算例，内涵完整的代码，需要者请自行下载

对于多种群的遗传算法在MATLAB中的应用，此处举出一个经典的案例，运用多种群遗传算法进行解决，在进行一定次数的迭代后有较好的结果。