基于MATLAB的自适应遗传算法函数优化系统

资 源 简 介

本项目实现了自适应遗传算法，针对复杂多峰值函数进行全局寻优。通过动态调整交叉概率与变异概率，提升算法收敛效率与问题适应能力，支持用户自定义目标函数与边界条件，适用于工程优化与科研分析。

详 情 说 明

基于自适应遗传算法的函数优化系统

项目介绍

本项目实现了一个自适应遗传算法系统，专门针对复杂的多峰值函数进行全局最优值寻优。系统通过动态调整交叉概率和变异概率，显著提高了遗传算法的性能和对特定问题的适应能力与收敛效率。该系统支持用户自定义目标函数及其边界约束条件，可广泛应用于工程优化、机器学习和数据分析等领域的复杂优化问题求解。

功能特性

• 自适应编码技术：根据问题特性自动调整编码策略
• 自适应概率调整：动态优化交叉概率和变异概率，平衡全局探索与局部搜索能力
• 全局收敛保证：采用先进的收敛技术确保找到全局最优解
• 灵活的函数支持：兼容字符串表达式和函数句柄两种形式的目标函数定义
• 可视化输出：提供详细的收敛曲线图和性能指标分析

使用方法

输入参数说明：

• 目标函数：支持字符串（如 'ackley'）或函数句柄（如 @(x) x(1)^2 + x(2)^2）
• 变量边界：实数数组，定义变量的取值范围（如 [0, 10; -5, 5]）
• 种群规模：正整数，控制每代个体的数量（如 50）
• 最大迭代次数：正整数，设置算法最大运行代数（如 1000）
• 期望精度：可选实数，设定收敛精度要求（如 1e-6）

输出结果：

• 最优解向量：实数数组，表示找到的最优解
• 最优适应度值：实数，对应最优解的目标函数值
• 收敛曲线图：图像文件，展示算法迭代过程中的适应度变化趋势
• 算法性能指标：结构体，包含运行时间、迭代次数、收敛状态等详细信息

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2016a 或更高版本
• 必要工具箱：优化工具箱、统计和机器学习工具箱

文件说明

主程序文件实现了完整的自适应遗传算法优化流程，包括种群初始化、适应度评估、选择操作、自适应交叉与变异操作、精英保留策略、收敛条件判断以及结果可视化等功能模块。该文件整合了算法的核心逻辑，能够自动根据问题特性调整参数，并输出详细的优化结果和性能分析报告。