MATLAB遗传算法优化工具箱

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的MATLAB遗传算法框架，支持自定义目标函数和进化参数。通过模拟生物进化过程智能搜索最优解，适用于复杂优化问题，并提供可视化分析功能。

详 情 说 明

基于MATLAB的通用遗传算法优化工具箱

项目介绍

本项目实现了一个完整的遗传算法框架，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等机制，对解空间进行智能搜索。该工具箱支持用户自定义目标函数、算法参数和进化策略，能够有效解决单目标或多目标复杂优化问题，并提供丰富的可视化功能用于分析优化过程。

功能特性

• 完整的遗传算法框架：实现选择、交叉、变异等核心进化操作
• 高度可配置：支持自定义种群规模、交叉概率、变异概率等参数
• 多种策略选择：提供轮盘赌和锦标赛选择策略，单点和多点交叉方式，均匀和高斯变异方法
• 实时可视化：可显示种群进化过程、适应度变化曲线和最优解收敛情况
• 详细输出信息：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（示例：Rastrigin函数） objective_function = @(x) sum(x.^2 - 10*cos(2*pi*x) + 10);

% 设置变量约束（2维变量，范围[-5.12, 5.12]） bounds = [-5.12, -5.12; 5.12, 5.12];

% 配置算法参数 population_size = 100; max_generations = 200; crossover_rate = 0.8; mutation_rate = 0.05;

% 执行遗传算法优化 [best_solution, best_fitness, convergence_curve] = main(objective_function, bounds, population_size, max_generations, crossover_rate, mutation_rate);

高级参数配置

% 设置可选参数 options.selection_method = 'tournament'; % 选择策略：锦标赛 options.crossover_method = 'multi_point'; % 交叉方式：多点交叉 options.mutation_method = 'gaussian'; % 变异方式：高斯变异 options.visualization = true; % 启用可视化

% 执行优化 [best_solution, best_fitness, convergence_curve, population_history, stats] = main(objective_function, bounds, population_size, max_generations, crossover_rate, mutation_rate, options);

输出参数说明

• best_solution：找到的最优变量值向量
• best_fitness：最优解对应的目标函数值
• convergence_curve：每次迭代的最优适应度变化数组
• population_history：各代种群数据（用于分析进化过程）
• stats：算法统计信息（运行时间、收敛代数等）

系统要求

• MATLAB R2016a 或更高版本
• 推荐配置：MATLAB R2020b+

文件说明

主程序文件实现了完整的遗传算法优化流程，包括种群初始化、适应度评估、进化操作（选择、交叉、变异）等核心功能，同时负责算法参数解析、进化过程可视化以及结果数据的收集与输出。该文件作为工具箱的主要入口点，协调各个算法模块的协同工作，确保优化过程的正确执行。