MATLAB混合小生境蛙跳遗传算法优化器

资 源 简 介

本项目通过结合小生境策略与蛙跳算法，引入精英保留和交叉变异机制，构建高效多模态优化框架。支持种群自适应分组、子种群并行优化及精英迁移，能在高维复杂空间准确识别多个最优解，适用于复杂优化问题求解。

详 情 说 明

混合小生境蛙跳遗传算法优化器

项目介绍

本项目实现了一种创新的混合优化算法，将小生境策略与蛙跳算法相结合，并引入遗传算法的精英保留和交叉变异机制，构建了一个高效的多模态优化框架。该算法能够在高维度复杂解空间中准确识别多个最优解，兼具全局探索与局部开发能力，特别适用于多峰函数优化、工程参数寻优等复杂场景。

功能特性

• 自适应小生境聚类：基于欧氏距离的种群动态分组技术
• 并行优化机制：多子种群独立演化与协同搜索
• 精英保留策略：确保优秀个体的传承与利用
• 自适应变异操作：平衡全局探索与局部开发能力
• 可视化分析：提供收敛过程与解空间分布的可视化分析

使用方法

输入参数

1. 目标函数句柄：支持向量化计算的函数句柄
2. 优化变量设置：变量维度及边界约束矩阵（n×2的[min,max]矩阵）
3. 算法参数：种群规模、最大迭代次数、小生境半径、交叉率等
4. 可选参数：多峰优化时可提供的峰值数量先验信息

输出结果

1. 优化解集：多组优化解（Pareto近似解/多峰值坐标矩阵）
2. 收敛分析：各子种群适应度进化曲线图
3. 性能指标：峰值定位精度、收敛速度、函数调用次数统计
4. 空间分布：解空间探索过程的热力图可视化

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持并行计算工具箱（可选，用于加速计算）
• 内存建议：4GB以上

文件说明

main.m文件作为算法的主入口点，集成了完整的优化流程控制逻辑，包括参数初始化解构、种群进化循环、多线程并行处理、结果可视化渲染等核心环节，通过协调各算法组件的执行顺序与数据交互，确保优化过程的高效运行与结果输出。