MATLAB禁忌搜索算法优化系统：遗传算法结果再优化仿真

资 源 简 介

该系统在MATLAB中实现了基于禁忌搜索的再优化仿真框架，用于对遗传算法生成的节点解进行二次优化。通过动态管理禁忌表、邻域搜索与目标函数自定义，有效避免局部最优，显著提升解的质量与收敛效率。

详 情 说 明

基于禁忌搜索的遗传算法优化结果再优化仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的禁忌搜索算法，专门用于对遗传算法产生的初始解集进行二次优化。系统通过构建禁忌表和设计高效的邻域搜索策略，有效避免局部最优解，显著提升解的质量。该系统支持用户自定义禁忌表长度、邻域生成规则以及目标函数，能够完整模拟在遗传算法运行后引入禁忌搜索的混合优化流程，并提供可视化的迭代过程与收敛分析，为复杂优化问题的求解提供有力的工具支持。

功能特性

• 禁忌表智能管理：采用先进的状态记忆技术，动态维护禁忌表，平衡搜索的多样性与强度。
• 动态邻域生成与评估：支持多种邻域生成规则，并结合快速评估机制，高效探索解空间。
• 自适应搜索策略：集成多策略解禁准则，根据搜索进程自适应调整参数，增强全局寻优能力。
• 全面的结果分析：输出优化历程、最终解、收敛指标以及禁忌状态日志，便于性能评估与算法调试。

使用方法

1. 准备输入数据：

- 提供由遗传算法生成的初始解集矩阵（n×m维）。 - 定义目标函数句柄。 - 设置禁忌参数（如禁忌表长度、最大迭代次数等）。 - 设定变量的约束条件矩阵（2×m维）。

1. 运行优化系统：

执行主程序，系统将自动加载输入配置并开始禁忌搜索优化过程。

1. 查看输出结果：

- 系统将显示迭代过程的最优解变化曲线。 - 在命令行或指定输出文件中获取最终优化解向量。 - 分析生成的收敛指标与禁忌表动态记录文件。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存建议：不少于 4 GB RAM（具体取决于问题规模）

文件说明

主程序文件承载了系统的核心调度与控制功能，主要包括：初始化算法参数与输入数据、执行禁忌搜索的主迭代循环、管理禁忌表状态与候选解的评估、实施邻域生成与移动选择策略、记录优化过程数据并生成可视化结果，最终输出优化解与性能分析报告。