MATLAB遗传算法函数优化求解器GA-Function-Optimizer

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的MATLAB遗传算法框架，用于求解单目标函数优化问题。支持用户自定义目标函数（单/多变量），通过选择、交叉和变异操作在解空间中高效搜索最优解。适用于科研和工程优化场景。

详 情 说 明

GA-Function-Optimizer：基于遗传算法的函数优化求解器

项目介绍

本项目实现了一个完整的遗传算法框架，专门用于求解单目标函数优化问题。系统通过模拟生物进化过程中的选择、交叉、变异等操作，在解空间中高效搜索最优解。该求解器适用于各类连续函数优化场景，为科研和工程应用提供可靠的优化工具。

功能特性

• 灵活的目标函数支持：支持用户自定义单变量或多变量目标函数
• 可配置算法参数：可调整种群大小、交叉率、变异率、最大迭代次数等关键参数
• 多种选择策略：提供轮盘赌选择、锦标赛选择等种群选择机制
• 实时进度监控：迭代过程中动态显示适应度变化情况
• 完整的收敛分析：自动记录最优解及其对应的迭代次数，提供收敛性评估
• 结果可视化：生成收敛曲线图，直观展示优化过程

使用方法

基本调用格式

% 定义目标函数 objective_func = @(x) x(1)^2 + x(2)^2; % 示例：二维球函数

% 设置变量边界约束 bounds = [-5, 5; -5, 5]; % 每个变量的取值范围

% 配置算法参数 params.pop_size = 100; % 种群大小 params.max_iter = 500; % 最大迭代次数 params.cross_rate = 0.8; % 交叉概率 params.mut_rate = 0.05; % 变异概率

% 选择策略（可选：'roulette'轮盘赌或'tournament'锦标赛） selection_method = 'tournament';

% 运行优化器 [best_solution, best_fitness, iterations, convergence_curve, stats] = ... ga_optimizer(objective_func, bounds, params, selection_method);

输出结果说明

• best_solution：找到的最优解（变量值数组）
• best_fitness：目标函数的最小值
• iterations：实际达到收敛的迭代次数
• convergence_curve：收敛曲线图对象
• stats：包含运行时间、种群进化历史等详细统计信息的结构体

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 支持MATLAB基本绘图功能
• 无需额外工具箱依赖

文件说明

主程序文件实现了遗传算法优化的核心流程，包括种群初始化、适应度评估、进化操作循环等关键功能。该文件整合了选择、交叉、变异等遗传算子，负责控制算法的整体执行流程，并生成最终的优化结果和收敛分析数据。同时，它提供了完整的参数配置接口和结果输出机制，确保用户能够灵活调用并获取详细的优化过程信息。