早熟收敛是遗传算法运行过程中因超级个体主导种群进化而导致全局搜索能力下降的现象。该现象表现为进化早期出现适应值远超种群平均水平的个体，使得群体多样性急剧丧失，算法过早陷入局部最优解。其成因主要包括选择操作失衡、遗传参数设置不合理及种群规模限制等。
现象定义及特征
早熟收敛指遗传算法在进化初期因特定个体过度繁殖导致种群基因迅速趋同的现象。典型特征包括：
该现象在2004年的研究中被验证会导致神经网络拓扑优化失败率增加，2023年的路径规划应用案例显示其可造成路径成本估算偏差。
成因分析
选择压力失衡
当种群中出现超常个体时，轮盘赌选择机制会使其在有限代数内占据种群主导地位。2025年的研究表明，这种基因垄断会破坏模式定理中的积木块假设。
参数设置缺陷
标准遗传算法的固定交叉率（0.6-0.9）和变异率（0.001-0.01）难以平衡全局与局部搜索：
种群规模限制
小规模种群（个体）在20代内的基因多样性损失率可达78%，而2020年水库调度案例中，种群规模扩大至500时目标函数值提升了2.5%。
改进策略
参数自适应机制
GAEO算法通过极值优化模块动态调节参数：
多种群协同进化
MPGA架构包含三个协同进化的子种群：
灾变与变异增强
分层收敛算法采用两阶段优化：
应用验证
在二值图像恢复场景中，改进算法通过以下措施取得突破：