基于遗传算法的MATLAB约束优化求解器CSR-GA

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的遗传算法框架，专门用于求解带有不等式、等式和边界约束的数值优化问题。支持自适应参数调整和多种遗传算子，包含种群初始化功能，适用于各类工程优化场景。

详 情 说 明

基于遗传算法的约束优化求解器 (CSR-GA)

项目介绍

CSR-GA 是一个基于 MATLAB 开发的遗传算法求解器，专门用于求解带约束条件的数值优化问题。本项目实现了完整的遗传算法框架，集成多种约束处理技术和自适应调整机制，可有效处理不等式约束、等式约束以及边界约束等多种约束类型。系统提供直观的可视化监控界面，帮助用户观察优化过程的收敛情况。

功能特性

• 完整的遗传算法流程：支持种群初始化、适应度评估、选择、交叉、变异等标准遗传算法操作
• 多类型约束处理：支持不等式约束、等式约束和边界约束，采用罚函数法和修复法处理约束条件
• 自适应参数调整：内置自适应机制调整交叉概率、变异概率等关键参数
• 多种遗传算子：提供多种选择、交叉和变异算子选择，适应不同问题特性
• 可视化监控：实时显示优化过程收敛曲线，便于分析算法性能
• 热启动支持：支持导入初始种群，加快收敛速度

使用方法

基本调用方式

% 定义目标函数 objective_function = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 定义约束函数 constraint_function = @(x) deal([x(1) + x(2) - 1], []); % 不等式约束，等式约束

% 设置变量边界 variable_bounds = [-10, 10; -5, 5]; % 2个变量的上下界

% 配置算法参数 algorithm_params = struct(... 'population_size', 100, ... 'max_generations', 500, ... 'crossover_prob', 0.8, ... 'mutation_prob', 0.1);

% 运行求解器 [best_solution, best_fitness, convergence_history, stats] = ... csr_ga_solver(objective_function, constraint_function, variable_bounds, algorithm_params);

高级用法（热启动）

% 提供初始种群 initial_population = rand(100, 2) .* [8, 3] + [-5, -1];

% 包含初始种群参数运行 [best_solution, best_fitness, convergence_history, stats] = ... csr_ga_solver(objective_function, constraint_function, variable_bounds, algorithm_params, initial_population);

系统要求

• MATLAB版本：R2018b 或更高版本
• 必需工具箱：优化工具箱 (Optimization Toolbox)
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形显示

文件说明

主程序文件集成了完整的遗传算法求解流程，具体实现了如下核心功能：首先进行算法参数验证和初始化设置，包括种群生成和适应度评估准备工作；随后执行遗传算法的主循环，涵盖选择、交叉、变异等遗传操作以及种群更新过程；同时负责监控优化进度并记录收敛历史数据；最终输出最优解及相关统计信息，并生成可视化图表展示优化结果。