MATLAB遗传算法工程优化求解工具

资 源 简 介

本项目提供基于遗传算法的优化求解程序，支持完整遗传操作流程、多种编码方式及约束处理机制，适用于实际工程中的带约束优化问题求解。

详 情 说 明

基于遗传算法的实际工程优化问题求解程序

项目介绍

本项目是一个基于遗传算法的优化求解程序，专门用于解决实际工程中的复杂优化问题。程序实现了完整的遗传算法求解流程，支持多种编码方式和约束处理机制，并提供了丰富的可视化功能，帮助用户直观地观察优化过程和分析结果。

功能特性

• 完整遗传算法流程：包含种群初始化、适应度评估、选择、交叉、变异等标准操作
• 多种编码方式支持：支持二进制编码、实数编码等不同编码策略
• 约束处理能力：内置多种约束处理技术，有效处理带约束的优化问题
• 实时可视化：动态显示优化过程收敛曲线和种群分布变化
• 性能验证工具：内置多种经典测试函数，便于验证算法性能
• 用户自定义接口：支持用户自定义目标函数和约束条件，灵活适配不同工程场景

使用方法

基本调用格式

[最优解, 最优适应度, 收敛历史, 最终种群, 运行时间] = main(目标函数, 变量边界, 种群规模, 最大迭代次数, 交叉概率, 变异概率, 约束函数)

参数说明

• 目标函数：用户定义的优化目标函数句柄
• 变量边界：n×2矩阵，定义每个变量的上下界
• 种群规模：遗传算法的种群数量设置
• 最大迭代次数：算法终止条件
• 交叉概率：控制交叉操作的概率（0-1之间）
• 变异概率：控制变异操作的概率（0-1之间）
• 约束函数：（可选）不等式和等式约束函数句柄

示例代码

% 定义目标函数（Rosenbrock函数） obj_func = @(x) 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;

% 设置变量边界 bounds = [-2, 2; -1, 3];

% 调用遗传算法 [x_opt, f_opt, history, population, time] = main(obj_func, bounds, 50, 100, 0.8, 0.05);

系统要求

• MATLAB R2016a 或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 推荐内存：4GB 或以上

文件说明

主程序文件实现了遗传算法的核心求解流程，包括参数初始化、种群生成、进化迭代循环控制、适应度评估与缩放、遗传操作执行、约束条件处理、收敛判断以及结果可视化输出等完整功能模块，为用户提供一站式的优化问题求解方案。