基于MATLAB的实数编码遗传算法优化工具箱

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的实数编码遗传算法框架，支持用户自定义目标函数和优化参数。系统包含种群初始化、适应度评估、选择交叉变异等核心操作，提供收敛曲线可视化功能，适用于连续函数优化问题。

详 情 说 明

基于实数编码的十进制遗传算法优化系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的十进制实数编码遗传算法框架，专门用于解决连续函数优化问题。系统采用实数编码策略，避免了传统二进制编码的精度损失问题，能够更精确地处理连续变量空间。该框架提供了完整的遗传算法流程，包括种群初始化、适应度评估、选择、交叉和变异操作，并具备可视化分析功能。

功能特性

• 实数编码策略：直接使用十进制实数表示解向量，提高优化精度
• 完整的遗传算法流程：包含种群初始化、适应度评估、选择、交叉和变异等标准操作
• 锦标赛选择机制：采用竞争力强的个体选择策略
• 模拟二进制交叉(SBX)：保持种群多样性的高效交叉操作
• 多项式变异：实现可控的局部搜索能力
• 可视化分析：实时显示收敛曲线，便于性能分析
• 灵活的参数配置：支持用户自定义目标函数和各项算法参数
• 智能收敛判断：支持容忍误差和最大无改进代数双重停止条件

使用方法

基本调用方式

% 定义目标函数（示例：Rosenbrock函数） objective_function = @(x) (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2;

% 设置变量范围（2维变量，每行对应一个变量的上下界） var_range = [-2.048, 2.048; -2.048, 2.048];

% 配置算法参数 params.pop_size = 50; % 种群规模 params.max_gen = 200; % 最大迭代次数 params.pc = 0.8; % 交叉概率 params.pm = 0.1; % 变异概率 params.eta_c = 15; % 交叉分布指数 params.eta_m = 20; % 变异分布指数

% 设置收敛条件 convergence.tol = 1e-6; % 容忍误差 convergence.stag_limit = 20; % 最大无改进代数

% 运行优化算法 [best_solution, best_fitness, history, stats] = main(objective_function, var_range, params, convergence);

输出结果说明

• best_solution：找到的最优解向量
• best_fitness：最优解对应的目标函数值
• history：包含每一代最优适应度值的收敛历史记录
• stats：算法运行统计信息（运行时间、迭代次数等）
• 收敛曲线图：自动生成的迭代过程可视化图表

系统要求

• MATLAB R2016b 或更高版本
• 适用于 Windows/Linux/macOS 操作系统
• 基本内存需求：至少 2GB RAM（根据问题规模可调整）

文件说明

主程序文件实现了完整的遗传算法优化流程，具备种群初始化、适应度评估、选择操作、交叉与变异操作的核心功能，支持参数化配置和收敛条件设置，能够进行迭代优化过程并记录历史数据，最终输出最优解及相关统计信息，同时生成可视化收敛曲线用于性能分析。