在进化计算的背景下，什么是“适应度共享”和“生态位计数”？
回答：
进化算法（EAs）倾向于随着种群多样性的减少而收敛到单一解[1]。这种行为被称为遗传漂变。任何基于种群成员之间距离来维持种群多样性的技术都被称为生态位技术。
适应度共享是一种生态位技术，其中每个个体的适应度根据其与其他个体的接近程度进行缩放。这意味着在高密度区域的优质解会比在低密度区域的同样优质的解获得更低的适应度值。实际上，算法的选择技术对这些高质量、高密度的解的重视程度较低。距离可以基于决策空间（基因型）、解空间（表现型）或两者（如Goldberg和Richardsen所述[2]）来计算。基因型中的距离通常使用汉明距离定义，而表现型中的距离通常使用欧几里得距离定义。
以下是一个简单的适应度共享方法的Java代码示例：
/** * 计算解的共享适应度值 * @param index 要计算共享适应度值的解的索引 * @param minDist 任何距离小于minDist的解将与当前解共享适应度 * @param shareParam 定义共享影响程度的参数。值越高，共享越多。 * @param population 解的数组。每个解都有一个基因型和相关的适应度值。 */ public double computeSharedFitnessValue(int index, double minDist, double shareParam, Solution[] population){ double denominator = 1; for(int j = 0; j < population.length; j++){ final double dist = hamming_dist(population[index],population[j]); if (dist < minDist){ denominator += (1-(dist/shareParam)) } } return population[index].getFitnessValue()/denominator; }激励示例：下图完美地展示了为什么在多目标问题中适应度共享如此重要。在图A（左图）中，执行过程中保持了多样性。因此，解覆盖了真实帕累托前沿的相当大一部分（此处显示为线框）。在图B（右图）中，种群仅收敛到帕累托前沿的一小部分。在许多情况下，即使图B中的解质量更高，决策者也会更倾向于图A中提供的多样化选项，而不是图B中（名义上的）质量改进。
附加资源：
