MATLAB遗传算法约束非线性规划求解工具

资 源 简 介

该MATLAB项目实现完整的遗传算法框架，专门求解带约束的非线性优化问题。支持等式、不等式及边界约束类型，内置适应度评估与约束处理机制，并采用精英保留策略提升求解效率与稳定性。适用于工程优化与复杂系统建模场景。

详 情 说 明

基于遗传算法的MATLAB约束非线性规划求解器

项目介绍

本项目实现了一个完整的遗传算法框架，专门用于求解具有约束条件的非线性优化问题。该求解器集成了先进的遗传算法优化技术和约束处理机制，能够有效处理等式约束、不等式约束和边界约束等多种约束类型，为复杂的非线性规划问题提供可靠的求解方案。

功能特性

• 完整的遗传算法框架：实现选择、交叉、变异等遗传算子
• 多约束类型支持：处理等式约束、不等式约束和变量边界约束
• 智能约束处理：采用惩罚函数法和可行性规则自动处理约束违反情况
• 精英保留策略：确保最优个体在进化过程中不被破坏
• 可视化分析：提供算法收敛过程和最优解分布的可视化展示
• 灵活的参数配置：支持自定义种群大小、迭代次数、交叉变异概率等参数

使用方法

基本调用格式

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

% 设置约束条件 A = []; b = []; % 线性不等式约束：A*x <= b Aeq = []; beq = []; % 线性等式约束：Aeq*x = beq lb = [-10, -10]; % 变量下界 ub = [10, 10]; % 变量上界

% 设置遗传算法参数 options = ga_options('PopulationSize', 100, 'MaxGenerations', 200);

% 运行求解器 [optimum, fval, exitflag, output] = main(objectiveFun, A, b, Aeq, beq, lb, ub, options);

高级用法示例

% 自定义遗传算法参数 options = ga_options(... 'PopulationSize', 150, ... 'MaxGenerations', 500, ... 'CrossoverFraction', 0.8, ... 'MutationRate', 0.05, ... 'EliteCount', 5, ... 'Display', 'iter' ... % 显示迭代过程 );

% 运行求解并获取详细输出 [optimum, fval, exitflag, output] = main(objFun, A, b, Aeq, beq, lb, ub, options);

系统要求

• 操作系统：Windows、Linux 或 macOS
• MATLAB版本：R2016a 或更高版本
• 必需工具箱：优化工具箱（Optimization Toolbox）

文件说明

主程序文件实现了完整的遗传算法求解流程，包括种群初始化、适应度评估、选择操作、交叉变异运算、精英保留机制以及结果可视化等核心功能。该文件负责整合各个算法模块，处理用户输入的参数配置，执行优化迭代过程，并最终输出最优解及相关的收敛分析数据。通过调用该文件，用户可以方便地设置优化问题并获取详细的求解结果。