MATLAB自适应遗传算法优化工具箱

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的自适应遗传算法框架，能够根据种群进化状态自动调整交叉概率和变异概率。支持多种编码方式和约束处理，适用于复杂的优化问题求解。

详 情 说 明

基于自适应遗传算法的MATLAB优化工具箱

项目介绍

本项目实现了一个完整的自适应遗传算法框架，能够根据种群进化状态自动调整交叉概率和变异概率。系统包含种群初始化、适应度评估、选择操作、自适应交叉变异等核心模块，支持多种编码方式和约束处理机制。算法通过监控种群多样性自动调整参数，有效平衡全局搜索与局部开发能力，适用于连续/离散优化问题。

功能特性

• 自适应参数调整：根据种群进化状态自动调整交叉概率和变异概率
• 多种编码方式：支持二进制编码和实数编码
• 约束处理机制：内置多种约束处理方法
• 精英保留策略：确保最优个体不会丢失
• 多种遗传算子：提供多种交叉和变异算子选择
• 可视化输出：生成收敛曲线和算法参数变化记录
• 种群进化动画：可选展示种群搜索轨迹

使用方法

基本调用方式

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

% 设置变量范围（2维变量，范围[-10,10]） var_bound = [-10, 10; -10, 10];

% 设置算法参数 pop_size = 50; % 种群规模 max_iter = 100; % 最大迭代次数

% 运行算法 [best_solution, best_fitness, convergence_curve, parameter_record] = ... adaptive_ga(objective_func, var_bound, pop_size, max_iter);

高级参数配置

% 设置可选参数 options.encoding = 'real'; % 编码方式：'binary'或'real' options.crossover_func = @my_crossover; % 自定义交叉函数 options.mutation_func = @my_mutation; % 自定义变异函数 options.constraint_handling = 'penalty'; % 约束处理方法 options.show_animation = true; % 显示种群进化动画

% 运行带配置的算法 [best_solution, best_fitness] = adaptive_ga(objective_func, var_bound, ... pop_size, max_iter, options);

系统要求

• MATLAB R2016a 或更高版本
• 推荐使用 MATLAB R2020b 及以上版本以获得最佳性能
• 基本安装即可运行，无需额外工具箱

文件说明

主程序文件实现了完整的自适应遗传算法流程控制，包括算法参数初始化、种群创建与进化循环管理、适应度评估与选择操作执行、交叉变异算子的自适应调用、收敛条件判断与结果输出等功能。该文件还负责协调各模块间的数据传递，记录算法运行过程中的关键参数变化，并生成相应的可视化结果。