MATLAB实现的改进型遗传算法框架，集成多种优化策略

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供改进的遗传算法框架，集成多种选择、交叉、变异等优化策略。通过主程序统一调用模块，支持自定义适应度函数测试，便于算法优化与性能分析。

详 情 说 明

基于多种优化策略的改进遗传算法 MATLAB 实现

项目介绍

本项目实现了一个改进型遗传算法框架，集成了多种优化策略的子模块。通过统一的主程序入口调用各功能组件，用户可对遗传算法的选择、交叉、变异等核心操作进行灵活配置与优化。算法支持多种测试函数验证，具备参数自适应调整与并行计算加速能力，并提供丰富的可视化结果输出。

功能特性

• 多种优化策略集成：包含精英保留策略、自适应交叉变异算子、多种群协同进化等先进技术
• 灵活的参数配置：支持自定义种群规模、迭代次数、交叉/变异概率等核心参数
• 多问题适配：可配置目标函数、变量维度与边界，适用于不同优化场景
• 过程可视化：实时显示收敛曲线与种群进化动态，支持 GIF 动画生成
• 性能优化：具备参数自适应调整机制，支持并行计算以提升运行效率
• 详细结果输出：提供最优解、适应度历程、统计信息等多维度结果

使用方法

基本参数设置

1. 算法参数配置：

- 种群规模（正整数） - 最大迭代次数（正整数） - 交叉概率（0-1 范围内的浮点数） - 变异概率（0-1 范围内的浮点数）

1. 优化问题定义：

- 目标函数句柄 - 变量维度（正整数） - 变量边界矩阵（n×2 格式，每行表示一个变量的上下界）

1. 可选配置参数：

- 选择策略类型（字符串指定） - 交叉方式（字符串指定） - 变异方式（字符串指定）

运行流程

1. 编辑主程序文件中的参数配置部分
2. 运行主程序启动优化过程
3. 查看命令行输出的优化结果
4. 分析生成的收敛曲线与动态可视化结果

输出结果

• 最优解：最优个体的基因序列（向量形式）
• 过程数据：每次迭代的最优适应度值与平均适应度值（向量）
• 可视化结果：收敛曲线图与种群分布动态图（GIF 格式）
• 统计信息：算法运行时间与收敛迭代次数

系统要求

• MATLAB 版本：R2016b 或更高版本
• 必要工具箱：优化工具箱（用于部分高级函数）
• 内存建议：至少 4GB RAM（针对大规模种群优化）
• 并行计算：支持 Parallel Computing Toolbox（可选，用于加速计算）

文件说明

主程序文件作为项目的核心调度枢纽，承担着算法流程控制与模块集成的关键角色。它负责初始化种群参数，协调选择、交叉、变异等遗传操作的执行顺序，并管理自适应策略的触发条件。该文件实现了迭代过程的闭环控制，包括适应度评估、精英个体保留与终止条件判断。同时整合了结果输出模块，生成收敛曲线与动态可视化数据，并记录算法运行的关键统计指标。