基于遗传算法的函数最大值优化MATLAB实现

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了一个通用的遗传算法框架，专注于求解函数最大值问题。通过模拟生物进化的选择、交叉与变异操作，系统能高效优化函数值。支持用户自定义目标函数、编码方式、种群大小等参数，适用于多种优化场景。

详 情 说 明

基于遗传算法的函数最大值优化 - MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了一个通用的遗传算法框架，专门用于求解函数的最大值问题。系统通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作，逐步优化函数值。算法能够有效处理多峰值、非线性的复杂函数优化问题，并支持实数编码和二进制编码两种方式，为用户提供灵活的参数配置和详细的优化结果分析。

功能特性

• 通用性强：支持用户自定义目标函数和优化参数
• 编码灵活：提供实数编码和二进制编码两种染色体表示方法
• 可视化分析：输出收敛曲线图，直观展示优化过程
• 完整统计：提供详细的迭代过程数据和算法运行统计信息
• 参数可调：允许调整种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等关键参数

使用方法

输入参数

1. 目标函数句柄 - 需要优化的函数句柄（函数句柄类型）
2. 变量维度 - 优化问题的维度（整数）
3. 变量上下界 - 每个变量的取值范围（1×2数组）
4. 种群大小 - 遗传算法种群个体数量（整数，默认为100）
5. 最大迭代次数 - 算法最大迭代次数（整数，默认为500）
6. 交叉概率 - 个体交叉操作的概率（0-1之间的浮点数，默认为0.8）
7. 变异概率 - 个体变异操作的概率（0-1之间的浮点数，默认为0.1）

输出结果

1. 最优解 - 找到的最佳解向量（1×n数组，n为变量维度）
2. 最优函数值 - 最优解对应的函数值（双精度浮点数）
3. 收敛曲线图 - 算法收敛过程的图形化展示（图形对象）
4. 迭代过程数据 - 包含每代最优值、平均值等信息的结构体
5. 算法运行统计信息 - 包含运行时间、函数调用次数的结构体

系统要求

• MATLAB R2016a 或更高版本

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、选择操作、交叉操作、变异操作等核心遗传算子。该文件整合了算法的主要功能模块，负责参数解析、迭代过程控制、结果可视化和统计数据输出，为用户提供了完整的优化求解方案。