MATLAB遗传算法约束优化求解系统

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB遗传算法实现，专门求解带约束条件的优化问题。包含种群初始化、适应度评估、选择交叉变异等核心算子，采用罚函数法处理约束，支持用户自定义目标函数和约束条件配置。

详 情 说 明

基于遗传算法的约束优化问题求解系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的完整遗传算法框架，专门用于求解带有约束条件的优化问题。系统集成了种群初始化、适应度评估、选择、交叉、变异等核心遗传算子，并采用罚函数法有效处理约束条件。支持用户自定义目标函数和约束条件，提供多种选择策略和交叉变异方式，能够在复杂的约束空间中高效搜索全局最优解。

功能特性

• 完整的遗传算法流程：包含种群初始化、适应度评估、选择、交叉、变异等标准算子
• 灵活的约束处理：采用罚函数法处理不等式和等式约束，确保解满足约束条件
• 多种算法策略：支持轮盘赌选择、锦标赛选择等多种选择策略，提供单点交叉、均匀交叉等交叉方式
• 自适应参数调整：具备自适应参数调整机制，提高算法收敛性能
• 用户友好接口：支持用户自定义目标函数和约束条件，参数配置灵活
• 详细结果输出：提供最优解、最优适应度、收敛曲线及算法统计信息

使用方法

基本调用方式

% 定义目标函数 objective_func = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 定义约束条件 constraints = { @(x) x(1) + x(2) - 1; % 不等式约束: g(x) <= 0 @(x) x(1)^2 - x(2); % 等式约束: h(x) = 0 };

% 设置变量边界 bounds = [0, 10; 0, 10]; % 2维变量，每行对应一个变量的上下限

% 配置算法参数 params.pop_size = 100; % 种群大小 params.max_gen = 500; % 最大迭代次数 params.cross_rate = 0.8; % 交叉率 params.mut_rate = 0.05; % 变异率

% 运行遗传算法 [best_solution, best_fitness, convergence, stats] = main(objective_func, constraints, bounds, params);

输出结果说明

• best_solution: 最优解向量，满足约束条件的最优决策变量值
• best_fitness: 最优适应度值，对应的目标函数最优值
• convergence: 收敛曲线数据，记录迭代过程中最优适应度的变化
• stats: 算法统计信息，包括运行时间、迭代次数、收敛状态等

系统要求

• MATLAB版本: R2016a或更高版本
• 必需工具箱: 无特殊工具箱要求，仅需基础MATLAB环境
• 内存要求: 根据问题维度而定，建议至少4GB RAM
• 操作系统: Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

主程序文件实现了完整的遗传算法求解流程，包括种群初始化、适应度计算与约束处理、遗传算子执行、收敛判断等核心功能。该文件整合了选择、交叉、变异等遗传操作，采用罚函数方法处理约束条件，并提供了算法参数配置接口和结果输出功能，能够有效指导搜索过程向满足约束的优质解区域发展，最终输出优化结果和收敛信息。