MATLAB遗传算法多功能工具箱(GAToolbox) - 完整遗传算法实现框架

资 源 简 介

本工具箱为MATLAB用户提供全面的遗传算法解决方案，支持二进制、实数和排列编码，集成选择、交叉、变异等核心遗传算子，适用于各类优化问题研究与应用开发。

详 情 说 明

MATLAB遗传算法多功能工具箱（GAToolbox）

项目介绍

MATLAB遗传算法多功能工具箱（GAToolbox）是一个基于MATLAB开发的综合性遗传算法实现框架。本工具箱采用面向对象编程设计，集成了多种遗传算法变体和优化技术，为用户提供强大而灵活的优化问题求解方案。无论是单目标还是多目标优化问题，都能通过本工具箱高效解决。

功能特性

• 多种编码方式：支持二进制编码、实数编码、排列编码等多种编码方案
• 完整遗传算子：包含选择、交叉、变异等完整遗传操作
• 丰富策略选择：

- 选择策略：轮盘赌选择、锦标赛选择、精英保留 - 交叉方法：单点交叉、多点交叉、均匀交叉 - 变异算子：基本位变异、均匀变异、高斯变异

• 约束处理机制：内置罚函数法、修复法、拒绝法等约束处理技术
• 多目标优化：集成NSGA-II算法，支持多目标优化问题求解
• 可视化功能：提供收敛曲线绘制、种群分布显示等可视化工具
• 性能优化：采用并行计算技术（parfor循环）加速计算过程，支持自适应参数调整

使用方法

基本调用示例

% 定义目标函数 objective_func = @(x) sum(x.^2);

% 设置变量边界（3维变量，每维范围[-10,10]） bounds = [-10, 10; -10, 10; -10, 10];

% 配置算法参数 options = struct(... 'PopulationSize', 100,... 'Generations', 200,... 'CrossoverProb', 0.8,... 'MutationProb', 0.05... );

% 运行遗传算法 [best_solution, best_fitness, history] = GAToolbox(objective_func, bounds, options);

高级功能调用

% 添加约束条件 constraints = @(x) [x(1) + x(2) - 5; x(3)^2 - 4]; % 不等式约束

% 多目标优化设置 multiobj_options = struct('Method', 'NSGA-II', 'Weights', [0.7, 0.3]);

% 运行多目标优化 results = GAToolbox(multiobj_func, bounds, constraints, multiobj_options);

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必需工具箱：优化工具箱（Optimization Toolbox）
• 推荐配置：4GB以上内存，支持并行计算的多核处理器

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心调度功能，包括算法参数解析、种群初始化、遗传操作执行、收敛性判断以及结果输出等完整流程。该文件整合了选择、交叉、变异等遗传算子的调用逻辑，支持单目标与多目标优化的模式切换，并负责生成收敛历史数据和可视化图表。同时，它还管理着并行计算环境的初始化与资源释放，确保算法高效稳定运行。