MATLAB实现的细胞模因算法优化框架

资 源 简 介

本项目提供了一个基于细胞结构的模因算法（CMA）MATLAB实现，通过二维网格分布种群，结合局部搜索与全局优化策略，有效提升复杂优化问题的求解效率与精度。

详 情 说 明

基于细胞结构的模因算法优化框架

项目介绍

本项目实现了一种先进的混合进化算法——细胞模因算法（Cellular Memetic Algorithm）。该算法将传统遗传算法与局部搜索策略有机结合，通过引入二维细胞网格结构来管理种群分布，每个个体仅与其邻近个体进行交互。这种设计有效平衡了全局探索与局部开发能力，特别适用于解决高维、多模态的复杂优化问题。

算法核心在于模因算子的集成，能够在进化过程中对个体实施精细的局部搜索，显著提升解的质量和收敛速度。

功能特性

• 细胞种群结构：采用二维网格管理种群，限制个体交互范围，维持种群多样性
• 模因局部搜索：集成多种局部搜索策略（如拟牛顿法、模式搜索等），提升局部开发能力
• 自适应遗传算子：支持交叉率、变异率等参数的自适应控制，增强算法鲁棒性
• 灵活配置：提供完整的参数配置接口，支持目标函数、约束条件、算法参数的自定义
• 全面输出：输出最优解、适应度值、收敛历史及可视化结果，便于性能分析

使用方法

基本调用流程

1. 定义目标函数：提供需要优化的数学函数或实际问题模型
2. 设置优化参数：配置种群规模、网格尺寸、最大迭代次数等基本参数
3. 指定变量约束：定义决策变量的上下界约束条件
4. 配置算法参数：设置交叉率、变异率、局部搜索强度等算法参数
5. 执行优化：调用主优化函数进行求解
6. 分析结果：获取最优解、适应度值及收敛曲线数据

参数配置示例

% 目标函数定义 objective_func = @(x) sphere_function(x);

% 优化参数设置 pop_size = 100; grid_size = [10, 10]; max_iter = 500;

% 变量约束 lb = [-10, -10, -10]; % 下界 ub = [10, 10, 10]; % 上界

% 算法参数 crossover_rate = 0.8; mutation_rate = 0.1; local_search_intensity = 0.3;

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存需求：至少 4GB RAM（建议 8GB 以上用于大规模问题）
• 存储空间：至少 100MB 可用空间

文件说明

主程序文件实现了算法的核心流程控制，包括种群初始化、细胞网格管理、遗传操作执行、模因局部搜索调用、适应度评估以及收敛判断等关键功能。该文件负责整合各个算法模块，协调全局优化过程，并生成最终的优化结果和性能数据。通过该文件，用户可以完整地执行从参数配置到结果输出的整个优化流程。