MATLAB遗传算法优化求解系统

资 源 简 介

本项目实现基于遗传算法的优化求解系统，支持连续、离散和混合问题。通过选择、交叉和变异操作模拟自然进化过程，可自定义目标函数和约束条件。适用于各类工程优化场景。

详 情 说 明

基于遗传算法的最优化问题求解系统

项目介绍

本项目实现了一个基于遗传算法的优化求解系统，能够处理连续、离散、混合等多种类型的优化问题。系统通过模拟自然选择过程，采用选择、交叉和变异等遗传操作，逐步进化生成更优的解。支持用户自定义目标函数、约束条件和算法参数，适用于工程优化、机器学习参数调优等多种应用场景。

功能特性

• 通用优化求解：支持处理连续变量、离散变量以及混合变量类型的优化问题
• 自适应参数调节：提供自适应交叉概率和变异概率调节机制，提高收敛效率
• 多种遗传策略：集成轮盘赌选择、锦标赛选择等多种选择策略
• 可视化分析：自动生成收敛曲线图，直观展示优化过程
• 灵活配置：支持用户自定义目标函数、约束条件及各类算法参数

使用方法

基本调用方式

% 设置目标函数 objective_func = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 定义变量边界 lb = [-10, -10]; % 下界 ub = [10, 10]; % 上界

% 设置算法参数 options.pop_size = 100; % 种群大小 options.max_gen = 200; % 最大迭代次数 options.pc = 0.8; % 交叉概率 options.pm = 0.05; % 变异概率

% 运行遗传算法优化 [best_solution, best_fitness, convergence] = main(objective_func, lb, ub, options);

输出结果

• best_solution：最优解向量
• best_fitness：最优适应度值
• convergence：收敛曲线数据，包含每代最优适应度值

系统要求

• MATLAB R2016b 或更高版本
• 支持MATLAB基本运行环境
• 建议内存4GB以上

文件说明

主程序文件封装了遗传算法优化的完整流程，包括种群初始化、适应度评估、遗传操作执行及收敛判断等核心功能。该文件负责协调各算法模块的协同工作，实现从参数配置到结果输出的全过程管理，并提供算法进程监控和结果可视化能力。