基于MATLAB的遗传算法多目标优化与参数寻优系统

资 源 简 介

本项目实现完整的遗传算法框架，支持单目标/多目标优化问题求解。提供种群初始化、选择、交叉、变异等算子，可自定义适应度函数和约束条件，并支持算法迭代过程的可视化展示。

详 情 说 明

基于遗传算法的多目标优化与参数寻优系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的遗传算法框架，支持单目标与多目标优化问题的求解。系统提供了种群初始化、选择、交叉、变异等完整的遗传操作算子，用户可自定义适应度函数和约束条件。通过可视化界面展示算法迭代过程，包括种群进化轨迹和适应度变化曲线等分析图表，适用于函数优化、参数调优、工程设计等多种应用场景。

功能特性

• 完整的遗传算法框架：实现种群初始化、选择、交叉、变异等核心操作算子
• 多目标优化支持：支持单目标和多目标优化问题的求解
• 高度可定制化：用户可自定义适应度函数、约束条件和算法参数
• 可视化分析：提供种群进化轨迹、适应度变化曲线等直观的图形化分析
• 灵活的参数配置：支持多种选择策略、交叉方式和停止条件配置
• 详细的结果输出：包含最优解、最优适应度、收敛曲线和算法统计报告

使用方法

输入参数配置

1. 目标函数：提供用户自定义的适应度函数（函数句柄或.m文件）
2. 变量约束：设置优化变量的上下界范围（数值向量）
3. 算法参数：配置种群大小（整数）、迭代次数（整数）、交叉概率（0-1小数）、变异概率（0-1小数）
4. 可选配置：指定选择策略（轮盘赌/锦标赛等）、交叉方式（单点/多点交叉）、停止条件等

输出结果

1. 最优解：算法找到的最优个体参数值（数值向量）
2. 最优适应度：对应的最优目标函数值（数值）
3. 收敛曲线：每次迭代的最优适应度变化图（图形输出）
4. 种群进化轨迹：关键迭代代的种群分布可视化（图形输出）
5. 算法报告：包含运行时间、收敛代数等统计信息（文本输出）

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 支持基本的图形显示功能
• 足够的内存空间处理种群数据和可视化输出

文件说明

主程序文件整合了遗传算法的核心流程控制，负责协调种群初始化、适应度评估、遗传操作执行以及迭代收敛判断等关键环节。该文件实现了算法参数的解析与验证、优化过程的进度监控、结果数据的收集整理，并最终生成包含最优解、收敛曲线和统计报告在内的完整输出。同时，它提供了可视化组件的调用接口，确保用户能够实时观察算法运行状态和进化趋势。