小生境方法（niching methods）

Chaotic Evolution

自然启发式元启发法=进化算法+群智能算法等
进化算法：GA，EP，ES，GP，差分进化（DE）等
群智能算法：蚂蚁、菌落优化（ACO），粒子群优化（PSO），Bees算法，细菌觅食优化（BFO）等

Niching methods:

适应值共享算法 (Fitness Sharing)

适应值共享遗传算法(Fitness Sharing Genetic Algorithms)是使遗传算法保持种群多样性的一种有效的改进方法。在多峰函数求解的遗传算法中,通常把解空间中峰周围的子空间比作生物生长的小生境, 把峰周围的个体比作在该小生境中繁衍的物种。所谓适应值共享, 就是将该小生境中所有个体的适应值按照物种的规模以一定的方式降低。
显然, 如果某个小生境中有较多的个体, 那么该小生境中所有个体的适应值将以较大幅度降低。

Sharing Radius 定义了小生境大小.
该半径内的个体将被视为彼此相似，因此需要共享适应度

适合度在圆圈范围内的所有个体之间共享

拥挤算法 (Crowding)

拥挤遗传算法(Crowding Genetic Algorithms)是保持遗传算法种群多样性的另一种有效的改进方法。其基本思想是当物种繁衍到一定规模, 以至于生存空间变得非常拥挤时, 新产生的个体要想生存, 就必须与种群中的其它个体进行竞争。

与被插入元素最相似的一个被替换

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