MATLAB遗传算法工具箱增强版：交叉变异函数扩展库

资 源 简 介

该项目为MATLAB遗传算法工具箱补充了多种主流交叉与变异函数模块，包括单点交叉、均匀交叉、高斯变异等，提升算法灵活性和适用性，助力用户高效优化求解。

详 情 说 明

遗传算法工具箱通用交叉变异函数扩展库

项目介绍

本项目是针对MATLAB遗传算法工具箱的功能扩展库，旨在补充和完善各类常用的遗传算法交叉与变异操作函数。通过提供丰富多样的遗传算子实现，帮助用户构建更加灵活和强大的遗传算法解决方案。所有函数均采用模块化设计，具有良好的兼容性和可扩展性，可直接集成到现有的遗传算法框架中。

功能特性

• 多种交叉方法：支持单点交叉、多点交叉、均匀交叉、算术交叉等主流交叉策略
• 丰富变异操作：提供高斯变异、均匀变异、边界变异、非均匀变异等多种变异方式
• 参数自定义：每个算子均支持概率参数、约束条件、特定参数等灵活配置
• 状态监控：输出算子执行状态信息，包括成功标志、实际操作次数等调试数据
• 编码兼容：同时支持数值矩阵和二进制矩阵的个体编码格式
• 边界约束：内置个体编码范围检查，确保演化过程符合约束条件

使用方法

基本调用模式

% 交叉操作示例 [offspring, status] = singlePointCrossover(parents, crossoverRate);

% 变异操作示例 [mutedPopulation, info] = gaussianMutation(population, mutationRate, bounds);

参数说明

输入参数：

• 父代种群矩阵：数值矩阵或二进制矩阵形式的种群数据
• 交叉/变异概率：标量数值，控制算子执行频率
• 编码范围约束：向量形式的上下界，限定个体取值范围
• 特定算子参数：如交叉点数、变异强度等专有参数

输出参数：

• 子代种群矩阵：与输入同维度的种群矩阵
• 算子执行状态：包含成功标志、实际操作次数等信息
• 过程数据记录：可选的调试信息，如交叉点位置、变异基因索引等

集成示例

% 在遗传算法主循环中集成使用 for gen = 1:maxGenerations % 选择操作 parents = selection(population, fitness); % 使用本库的交叉函数 offspring = uniformCrossover(parents, 0.8); % 使用本库的变异函数 offspring = boundaryMutation(offspring, 0.1, [0, 10]); % 种群更新 population = updatePopulation(population, offspring, fitness); end

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 遗传算法工具箱（基本功能依赖）
• 推荐内存：4GB以上（取决于种群规模）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

main.m文件作为项目的主入口点，实现了遗传算法完整流程的演示功能，包含种群初始化、适应度评估、选择操作以及与本库交叉变异函数的集成调用。该文件通过具体实例展示了如何将扩展的遗传算子有机组合到算法框架中，并提供了参数配置模板和结果可视化分析，方便用户快速理解和使用本扩展库的各项功能。