MATLAB遗传算法优化系统完整实现

资 源 简 介

该项目完整实现了简单遗传算法（SGA），涵盖种群初始化、选择、交叉与变异等核心流程，支持多种适应度函数配置，适用于各类优化问题，并提供进化过程与收敛曲线的实时可视化功能。

详 情 说 明

基于MATLAB的遗传算法优化系统

项目介绍

本项目完整实现了基于MATLAB的简单遗传算法（SGA）优化系统，提供了从种群初始化到进化过程监控的全套解决方案。系统采用模块化设计，支持多种优化问题类型，具备完善的参数配置和可视化功能，可用于科学研究、教学演示和工程优化应用。

功能特性

• 完整算法流程：实现遗传算法核心操作链，包括种群初始化、选择、交叉、变异和精英保留
• 多适应度函数支持：可配置不同类型的目标函数，解决单目标优化问题
• 实时可视化监控：动态展示种群进化过程和适应度收敛曲线
• 参数调优模块：支持交叉率、变异率等关键参数的动态调整和优化
• 智能终止机制：提供多种终止条件设置，包括最大迭代次数、适应度阈值和收敛精度
• 精英保留策略：确保最优个体在进化过程中不被丢失，提高收敛效率
• 性能分析报告：输出详细的算法性能指标和收敛分析数据

使用方法

基本配置步骤

1. 定义优化问题：设置目标函数句柄或数学表达式
2. 配置算法参数：指定种群规模、最大迭代次数、交叉概率、变异概率
3. 设置变量约束：定义决策变量的取值范围矩阵（n×2格式）
4. 选择进化策略：配置选择方法（轮盘赌、锦标赛等）和终止条件
5. 运行优化过程：执行算法并获取优化结果

示例代码

% 定义目标函数（以Rastrigin函数为例） fitness_func = @(x) sum(x.^2 - 10*cos(2*pi*x) + 10);

% 设置变量约束（2维变量，范围[-5.12, 5.12]） constraints = [-5.12, 5.12; -5.12, 5.12];

% 配置遗传算法参数 pop_size = 50; max_gen = 100; cross_rate = 0.8; mutate_rate = 0.05;

% 运行优化 [best_solution, best_fitness] = main(fitness_func, constraints, pop_size, max_gen, cross_rate, mutate_rate);

输出结果

• 最优解信息：全局最优解向量和对应的适应度值
• 收敛分析：历代最优适应度记录和种群多样性指标
• 可视化图表：种群进化动态图和适应度收敛曲线
• 性能报告：运行时间、收敛迭代次数和种群统计信息
• 数据导出：可选保存每代种群状态到.mat文件

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必要工具箱：无特殊工具箱要求，纯MATLAB代码实现
• 内存建议：至少2GB可用内存（针对大规模优化问题）
• 显示要求：支持图形显示功能用于可视化输出

文件说明

主程序文件整合了遗传算法优化的完整流程控制，承担着参数解析、算法调度和结果输出的核心任务。该文件实现了种群初始化模块的调用、进化循环的过程控制、各种遗传操作的选择执行，以及实时可视化监控和性能数据分析功能。同时提供用户交互接口，支持灵活的参数配置和多种终止条件的智能判断，确保优化过程的高效运行和结果的准确输出。