基于MATLAB的进化策略优化算法仿真与分析系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中完整实现了(μ/ρ + λ)-ES进化策略算法，采用自适应突变与选择机制，支持多维函数优化问题的仿真求解与性能对比分析，适用于优化算法教学与研究。

详 情 说 明

基于进化策略的优化算法仿真与性能分析系统

项目介绍

本项目针对进化策略（Evolution Strategy, ES）的核心原理进行了系统性仿真实现，重点构建了主流的(μ/ρ + λ)-ES算法框架。系统采用自适应的突变策略和选择机制，能够有效求解多维函数优化问题。通过可视化迭代过程和收敛曲线，本项目可直观展示种群的进化动态和算法整体性能，为算法研究、教学演示和工程应用提供支持。项目内置了多个经典测试函数（如Rastrigin、Schwefel函数）的优化案例，支持用户灵活调节参数并进行对比分析。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现了(μ/ρ + λ)-ES算法，包括种群突变、个体重组以及优胜劣汰选择等核心机制。
• 自适应调整：集成了变异强度σ的自学习机制，使算法能够在优化过程中动态调整搜索步长，提升收敛效率。
• 多维度优化：支持对多维目标函数的优化求解，并对算法的收敛性进行深入分析。
• 丰富可视化：提供种群分布动态图、参数进化轨迹、收敛曲线等多种可视化图表，直观展示算法运行过程与结果。
• 对比与分析：支持不同参数设置或算法变体在同一问题上的性能对比，并生成包含收敛速度、稳定性等指标的简要分析报告。

使用方法

1. 设置算法参数：配置种群规模（父代个体数μ、子代个体数λ）、重组算子ρ、变异强度σ的初始值等。
2. 选择优化目标：指定待优化的测试函数类型（如Rastrigin函数）及其相关参数（如维度）。
3. 定义终止条件：设定最大迭代次数或收敛阈值，以控制算法运行时长。
4. 设置随机种子（可选）：输入随机数种子以确保实验的可重复性。
5. 运行与分析：启动系统后，可实时观察优化过程，运行结束后将获得最优解、收敛曲线及分析报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本

文件说明

主程序文件整合了从参数输入、算法迭代优化到结果输出与可视化的完整流程。其核心功能包括：初始化算法参数与种群，执行进化策略的主循环（涵盖重组、变异、评估和选择操作），实现变异强度的自适应更新逻辑，记录并绘制收敛过程数据，最终输出最优解及性能分析结论。