1.1  遗传算法

    遗传算法是如今广为应用的一类求解复杂全局最优化问题的仿生型优化算法，传统遗传算法在应用过程中存在一个突出的问题是它容易产生早熟现象，这将严重地影响算法的应用效果。多岛遗传算法与传统遗传算法一样也是根据目标函数和约束条件对每个设计点进行评估，但不同的是，多岛遗传算法将设计种群分解为子种群，也称为“岛”，所有选择、交叉、变异操作分别在每个岛上进行，部分个体会在各“岛”之间定期进行迁移，这种迁移操作通常会使多岛遗传算法比其他遗传算法更加高效，同时采用最优个体保存策略，即每代的最优个体直接保留至下一代，不参与交叉、变异操作，提高了包含全局最优解的机会^[1-4]。