元胞遗传算法是以元胞自动机的主要理论为基础,基于元胞空间结构遗传、交叉、变异在邻域之间进行的一种遗传算法。进化算法一直存在最大的难题就是如何控制全局寻优和局部收敛平衡问题,同样的对于元胞遗传算法,如何在进化过程中维持种群多样性和全局寻优的平衡也是研究的重点。元胞遗传算法具有多种元胞空间结构,通过改变元胞空间结构就能够改善进化过程中的种群多样性,元胞遗传算法在进化过程中具有能够在元胞空间邻域结构内维持种群多样性的配置参数。种群多样性的度量方式一直是进化算法一个重要研究方向,在遗传算法的研究中,已经提出了种群多样性的一些度量方式,主要有表现型、标准差、熵型和基因型等。这四种度量方式都能有效的衡量进化过程中种群的真实多样性,通过研究论证发现基因型虽是最为复杂的一种度量方式,但是它反映的种群多样性是最为接近真实的。本文从基因型这个点切入,对种群个体的多样性度量方式展开研究,相应的基因型编码分为二进制编码、十进制编码、排列编码。如今国内外研究元胞遗传算法多样性的资料显得十分有限,在参考相关文献资料的基础上,对元胞遗传算法性能进行深入研究,重点分析研究了保持元胞遗传算法基因型个体与种群的多样性方法,以及对初始种群多样性影响因素进行了讨论。本文主要针对元胞遗传算法在进化过程中往往会存在全局寻优和局部收敛的平衡问题,阐述了维持种群多样性的重要性和意义。元胞遗传算法作为进化算法中的重要部分,它的原理及性能在维持种群多样性具有较大的优势。本文仔细分析了种群多样性的基本影响因素和度量方式,并对基因型个体的多样性展开研究,结合元胞空间结构模型提出了基因型个体多样性的度量方式,并对度量方式展开分析,总结出了5种较为可靠的度量方式,同时针对元胞遗传算法的性能不足,提出了改进的算法,较好的提升了迭代过程中种群多样性的维持能力,最后在改进算法仿真结果的基础上进行拓展,对初始种群多样性展开讨论,阐述了轮盘赌法、截断选择、锦标选择等选择方式。