基于MATLAB的遗传算法多目标优化分配求解器

资 源 简 介

该项目实现了一个基于遗传算法的多目标优化分配求解器，支持自定义适应度函数评估方案优劣，提供完整的遗传算子实现。用户可灵活配置种群大小、迭代次数等参数，适用于资源分配、任务调度等优化场景。

详 情 说 明

基于遗传算法的多目标优化分配求解器

项目介绍

本项目实现了一个基于遗传算法（Genetic Algorithm）的多目标优化分配求解器。该工具能够有效解决资源分配、任务调度等多目标优化问题，通过模拟生物进化过程中的自然选择和遗传机制，在复杂的约束条件下寻找最优或近似最优的分配方案。求解器提供了高度可配置的算法参数和灵活的适应度函数接口，适用于各种实际应用场景。

功能特性

• 多目标优化求解：采用遗传算法核心框架，支持多个优化目标的协同求解
• 自定义适应度函数：用户可自定义适应度评估函数，满足特定问题的优化需求
• 完整的遗传算子：内置多种选择、交叉、变异算子，保证种群多样性
• 参数灵活配置：支持种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等关键参数调整
• 实时可视化：在优化过程中实时显示种群进化轨迹和收敛曲线
• 全面结果输出：提供最优分配方案、性能指标及算法运行统计分析

使用方法

1. 准备输入数据：定义目标分配矩阵，设置资源容量和目标需求等约束条件
2. 配置算法参数：设定种群规模、最大迭代次数、选择策略等遗传算法参数
3. 定义适应度函数：根据具体问题设计适应度评估函数
4. 运行求解器：执行主程序开始优化计算
5. 分析结果：查看最优分配方案、收敛曲线和性能统计报告

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 优化工具箱（用于高级数学运算）
• 图像处理工具箱（用于结果可视化）

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能，包括遗传算法求解流程的完整控制、种群初始化与管理、遗传算子执行、适应度评估与选择、迭代过程可视化以及最终结果的分析与输出。该文件整合了所有关键模块，为用户提供一站式的优化求解体验。