MATLAB函数优化工具箱：多种遗传算法集成方案

资 源 简 介

本项目开发了一个MATLAB工具箱，集成了标准遗传算法（SGA）、自适应遗传算法（AGA）和混合遗传算法（HGA）等多种变体，支持单目标与多目标函数的高效优化，并提供可视化分析功能，助力科研与工程应用。

详 情 说 明

基于多种遗传算法的函数优化工具箱

项目介绍

本项目实现了一个集成了多种遗传算法变体的函数优化工具箱，支持用户对单目标或多目标函数进行高效优化。工具箱包含标准遗传算法（SGA）、自适应遗传算法（AGA）、混合遗传算法（HGA）等主流变体，提供完整的优化过程可视化与结果分析功能。用户可通过图形界面或脚本方式灵活调用算法，自定义种群规模、交叉率、变异率等参数，适用于科研分析、工程优化等多种场景。

功能特性

• 多算法集成：支持标准遗传算法、自适应遗传算法、混合遗传算法等多种变体
• 多目标优化：具备Pareto前沿求解能力，支持多目标优化问题
• 参数自适应：集成自适应参数调整机制，提升收敛效率
• 灵活调用：提供图形用户界面和脚本调用两种使用方式
• 全面可视化：支持优化过程收敛曲线绘制、结果分析图表生成
• 性能统计：输出运行时间、收敛代数等详细性能指标
• 高度可配置：用户可自定义种群规模、迭代次数、交叉/变异概率等参数

使用方法

基本调用流程

1. 定义目标函数：通过函数句柄或数学表达式指定待优化函数
2. 设置变量范围：定义优化变量的上下界约束矩阵
3. 配置算法参数：设定种群大小、迭代次数、交叉/变异概率等可选参数
4. 执行优化计算：通过GUI或命令行启动优化过程
5. 分析输出结果：获取最优解、最优适应度值、收敛曲线及性能统计

输出结果

• 最优解：数值向量（单目标）或矩阵（多目标）
• 最优适应度值：标量（单目标）或向量（多目标）
• 收敛曲线图：迭代过程可视化图表
• 性能统计：运行时间、收敛代数等量化指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 推荐内存：4GB以上
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能模块，包括算法选择与参数配置界面、优化过程控制逻辑、结果可视化生成系统以及性能统计分析组件。该文件作为整个工具箱的入口点，负责协调各功能模块的协同工作，实现从用户输入到结果输出的完整优化流程。