MATLAB遗传算法优化工具箱

资 源 简 介

本项目提供完整的遗传算法框架，支持自定义目标函数、实时适应度可视化与全局最优解搜索，适用于各类函数优化问题，代码结构清晰，便于二次开发。

详 情 说 明

基于遗传算法的函数优化求解系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的遗传算法函数优化求解系统。系统实现了完整的遗传算法框架，能够有效解决各类函数优化问题。通过模拟自然进化过程，系统能够在复杂的搜索空间中自动寻找全局最优解，并提供详细的优化过程分析和结果可视化。

功能特性

• 完整的遗传算法框架：包含种群初始化、选择、交叉、变异等核心操作
• 灵活的目标函数支持：允许用户自定义需要优化的数学函数
• 实时可视化分析：动态显示算法迭代过程中的适应度变化趋势
• 智能最优解搜索：自动寻找全局最优解并统计收敛性能
• 参数可配置：提供友好的参数配置界面，支持关键算法参数调整

使用方法

输入参数配置

1. 目标函数设置：提供需要优化的函数句柄
2. 变量约束：指定每个优化变量的取值范围（上下界）
3. 算法参数：

- 种群规模：控制每代个体数量 - 最大迭代次数：设置算法终止条件 - 交叉概率：调节个体交叉操作的概率 - 变异概率：控制基因变异的频率 - 选择策略：支持轮盘赌选择、锦标赛选择等多种方法

输出结果

系统运行后将提供以下输出信息：

• 找到的最优解向量
• 对应的最优适应度值
• 算法收敛所需的迭代次数
• 适应度收敛曲线图
• 详细的运行统计信息（运行时间、种群进化情况等）

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 支持MATLAB图形显示功能
• 基本MATLAB工具箱

文件说明

主程序文件整合了遗传算法的完整流程控制，负责协调种群初始化、适应度评估、遗传操作执行以及结果输出等核心环节。该文件实现了用户交互接口，处理参数输入配置，调度选择、交叉、变异等遗传算子，监控算法收敛状态，并生成收敛曲线和统计报告。同时，它还封装了数据可视化功能，确保优化过程的透明性和结果的可解释性。