MATLAB遗传规划算法工具箱(GPToolbox)

资 源 简 介

GPToolbox实现完整的遗传规划算法流程，包含种群初始化、遗传算子操作和适应度评估，支持符号回归、函数发现及自动程序设计等应用场景，并提供实时可视化功能，助力MATLAB用户的进化计算研究。

详 情 说 明

MATLAB遗传规划算法工具箱(GPToolbox)

项目介绍

MATLAB遗传规划算法工具箱(GPToolbox)是一个功能完整的遗传规划算法实现框架。该工具箱基于表达式树编码技术，支持符号回归、函数发现和自动程序设计等多种应用场景。工具箱集成了种群初始化、遗传算子操作、适应度评估和进化迭代等完整流程，并提供了可视化模块便于用户实时观察进化过程和个体表达式树结构。

功能特性

• 完整的算法流程：实现从种群初始化到进化迭代的完整遗传规划算法流程
• 多维应用支持：支持符号回归、函数发现、自动程序设计等多种应用场景
• 实时可视化：提供进化过程、种群多样性和个体表达式树的可视化展示
• 灵活配置扩展：包含预定义函数集和终端集，支持用户自定义扩展
• 智能参数调优：具备自动优化遗传规划超参数配置的功能
• 高级技术特性：采用表达式树编码与解码技术、多目标优化适应度函数设计、精英保留策略与多样性维护机制

使用方法

基本使用流程

1. 准备训练数据：导入数值型矩阵或表格数据，包含自变量和因变量
2. 配置算法参数：设置种群大小、进化代数、交叉率、变异率等超参数
3. 定义函数集与终端集：选择算术运算符、数学函数、逻辑运算等基本运算单元，配置变量和常数等叶节点元素
4. 运行遗传规划算法：执行算法流程，获得最优个体表达式
5. 分析结果：查看进化过程统计、预测性能评估和可视化结果

参数配置示例

% 设置算法参数 params.populationSize = 100; % 种群大小 params.generations = 50; % 进化代数 params.crossoverRate = 0.8; % 交叉率 params.mutationRate = 0.1; % 变异率

% 定义函数集 functionSet = {'+', '-', '*', '/', 'sin', 'cos', 'log'};

% 配置终端集 terminalSet = {'x1', 'x2', 'constant'};

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形显示
• 必需工具箱：统计和机器学习工具箱、优化工具箱

文件说明

main.m文件包含了遗传规划算法的主要执行逻辑，实现了种群初始化、遗传操作执行、适应度评估和进化迭代控制等核心功能，同时集成了参数解析、结果可视化和性能评估等辅助模块，为用户提供完整的一站式算法解决方案。该文件作为工具箱的入口点，协调各个子模块协同工作，确保算法流程的顺畅执行。