MATLAB遗传算法多目标优化工具箱

资 源 简 介

该项目提供了一个基于MATLAB的遗传算法框架，专门用于求解多目标优化问题。系统通过选择、交叉和变异操作生成Pareto最优解集，支持约束处理，并集成可视化功能，便于结果分析。

详 情 说 明

基于遗传算法的多目标优化规划求解系统

项目介绍

本项目实现了一个基于遗传算法的多目标优化问题求解框架。系统能够有效处理具有多个冲突目标函数的优化问题，通过遗传算法的选择、交叉、变异等操作，生成一组高质量的Pareto最优解集。该系统支持约束条件处理，并提供可视化分析工具，帮助用户深入理解解集的分布特性与算法收敛行为。

功能特性

• 多目标适应度评估：支持用户自定义多目标函数向量，实现精确的适应度计算
• 约束处理机制：完整处理等式约束和不等式约束条件
• 种群进化管理：实现选择、交叉、变异等遗传操作，保证种群多样性
• Pareto最优解筛选：采用非支配排序和拥挤度计算，确保解集质量
• 可视化分析：提供收敛曲线和Pareto前沿分布图，直观展示优化结果
• 统计信息输出：生成运行时间、迭代次数、解集数量等详细统计报告

使用方法

1. 定义目标函数：准备MATLAB函数句柄，定义需要优化的多目标函数向量
2. 设置决策变量：配置变量维度、取值范围及相关约束条件
3. 配置算法参数：设定种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等关键参数
4. 运行优化求解：执行主程序，系统自动进行多代进化计算
5. 分析优化结果：查看输出的Pareto最优解集、目标函数值及各类可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 优化工具箱（用于约束处理）
• 统计与机器学习工具箱（用于数据分析）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括问题初始化、种群生成、遗传算法迭代进化、Pareto解集筛选与排序、结果可视化以及性能统计输出等完整流程。该文件实现了从参数配置到最终结果生成的全自动化求解过程，确保用户能够便捷地完成多目标优化问题的求解与分析。