多種羣遺傳算法可以解決傳統遺傳算法存在的早熟收斂問題，多種羣遺傳算法MPGA在標準遺傳算法SGA的基礎上主要引入了以下概念：
（1）突破SGA僅靠單個羣體進行遺傳進化的框架，引入多個種羣同時進行優化搜索；不同的種羣賦以不同的控制參數，實現不同的搜索目的。
（2）各個種羣之間通過移民算子進行聯繫，實現多種羣的協同進化；最優解的獲取是多個種羣協同進化的綜合結果。
（3）通過人工選擇算子保存各種羣每個進化代中的最有個體，並作爲判斷算法收斂的依據。
MPGA的算法結構示意圖：
下面，我們以一個具體問題爲例，使用英國謝菲爾德大學的遺傳算法工具箱求解。
求複雜二元函數的最值：
求解結果如圖：
圖2 標準遺傳算法運行5次的進化過程圖
求解結果如圖：
圖3 多種羣遺傳算法運行5次的進化過程圖
從圖2可見，5次得到的優化結果均不同，標準遺傳算法很不穩定，而且在接近500代的時候任然未穩定下來，說明最優解還有上升的可能。對於這種複雜的函數優化，使用標準的遺傳算法已經很難得到最優解了。
從圖3可見，多種羣遺傳算法運行5次的結果完全一致，說明多種羣遺傳算法穩定性很好，而且穩定性很好，而且使用的遺傳代數很小，最大不超過60代，可見，多種羣遺傳算法的收斂速度快，適合複雜問題的優化。
參考文獻：
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matlab代碼：
%% 多種羣遺傳算法
clear;
clc
close all
NIND=40; %個體數目
NVAR=2; %變量的維數
PRECI=20; %變量的二進制位數
GGAP=0.9; %代溝
MP=10; %種羣數目
FieldD=[rep(PRECI,[1,NVAR]);[-3,4.1;12.1,5.8];rep([1;0;1;1],[1,NVAR])]; %譯碼矩陣
for i=1:MP
Chrom{i}=crtbp(NIND, NVAR*PRECI); %創建初始種羣
end
pc=0.7+(0.9-0.7)*rand(MP,1); %在【0.7,0.9】範圍內隨機產生交叉概率
pm=0.001+(0.05-0.001)*rand(MP,1); %在【0.001,0.05】範圍內隨機產生變異概率
gen=0; %初始遺傳代數
gen0=0; %初始保持代數
MAXGEN=10; %最優個體最少保持代數
maxY=0; %最優值
for i=1:MP
ObjV{i}=ObjectFunction(bs2rv(Chrom{i}, FieldD));%計算各初始種羣個體的目標函數值
end
MaxObjV=zeros(MP,1); %記錄精華種羣
MaxChrom=zeros(MP,PRECI*NVAR); %記錄精華種羣的編碼
while gen0<=MAXGEN
gen=gen+1; %遺傳代數加1
for i=1:MP
FitnV{i}=ranking(-ObjV{i}); % 各種羣的適應度
SelCh{i}=select('sus', Chrom{i}, FitnV{i},GGAP); % 選擇操作
SelCh{i}=recombin('xovsp',SelCh{i}, pc(i)); % 交叉操作
SelCh{i}=mut(SelCh{i},pm(i)); % 變異操作
ObjVSel=ObjectFunction(bs2rv(SelCh{i}, FieldD)); % 計算子代目標函數值
[Chrom{i},ObjV{i}]=reins(Chrom{i},SelCh{i},1,1,ObjV{i},ObjVSel); %重插入操作
end
[Chrom,ObjV]=immigrant(Chrom,ObjV); % 移民操作
[MaxObjV,MaxChrom]=EliteInduvidual(Chrom,ObjV,MaxObjV,MaxChrom); % 人工選擇精華種羣
YY(gen)=max(MaxObjV); %找出精華種羣中最優的個體
if YY(gen)>maxY %判斷當前優化值是否與前一次優化值相同
maxY=YY(gen); %更新最優值
gen0=0;
else
gen0=gen0+1; %最優值保持次數加1
end
end
%% 進化過程圖
plot(1:gen,YY)
xlabel('進化代數')
ylabel('最優解變化')
title('進化過程')
xlim([1,gen])
%% 輸出最優解
[Y,I]=max(MaxObjV); %找出精華種羣中最優的個體
X=(bs2rv(MaxChrom(I,:), FieldD)); %最優個體的解碼解
disp(['最優值爲：',num2str(Y)])
disp(['對應的自變量取值：',num2str(X)])