MATLAB遗传算法实现50维函数全局优化教学项目

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了基于遗传算法的50维非线性函数全局优化，通过选择、交叉和变异操作模拟进化过程。代码结构清晰、注释详尽，适合初学者学习遗传算法原理与MATLAB编程实践。

详 情 说 明

基于遗传算法的50维函数优化实现（初学者友好版）

项目介绍

本项目实现了一个基于遗传算法的50维非线性函数全局优化求解器。通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异操作，系统能够逐步改进种群质量，最终找到目标函数的近似最优解。项目特别注重代码的可读性和教学价值，包含详细的注释和模块化设计，非常适合遗传算法初学者学习和使用。

功能特性

• 全局优化能力：能够处理50维非线性函数的全局优化问题
• 完整的进化流程：包含种群初始化、适应度评估、选择、交叉、变异等完整遗传算法操作
• 可视化分析：提供收敛曲线图，直观展示优化过程
• 详细数据记录：保存每代种群的统计信息，便于后续分析
• 参数可配置：支持自定义种群规模、迭代次数、交叉概率、变异概率等关键参数
• 边界约束处理：支持对每个维度变量设置独立的取值范围约束

使用方法

基本调用方式

% 定义目标函数（示例：50维球函数） objective_func = @(x) sum(x.^2);

% 设置算法参数 pop_size = 100; % 种群规模 max_iter = 500; % 最大迭代次数 cross_prob = 0.8; % 交叉概率 mutate_prob = 0.01; % 变异概率 var_range = [-10, 10; -10, 10; ...]; % 50×2的变量范围矩阵

% 运行遗传算法 [best_solution, best_fitness, convergence_curve, evolution_data] = ... main(objective_func, pop_size, max_iter, cross_prob, mutate_prob, var_range);

输出结果说明

• best_solution：找到的最优解向量（1×50数组）
• best_fitness：最优解对应的函数值
• convergence_curve：收敛曲线图对象
• evolution_data：包含每代种群统计信息的结构体

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 无需额外工具箱支持

文件说明

主程序文件实现了遗传算法的完整流程控制，包括种群初始化、迭代进化循环、适应度计算、个体选择、交叉操作和变异操作等核心功能。该文件负责协调各个算法模块的执行顺序，管理参数传递，记录进化过程数据，并最终输出优化结果和收敛分析图表。