MATLAB遗传算法优化工具箱：高效求解多维函数与组合优化问题

资 源 简 介

本项目实现了一套完整的遗传算法优化框架，支持无约束及带约束的高维函数优化和组合优化问题。内置多种遗传算法变体，提供详细的算法说明与源代码示例，方便用户快速应用与二次开发。

详 情 说 明

基于遗传算法的高效多维函数与组合优化系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的函数优化与组合优化算法框架，专门针对无约束及带约束的高维函数优化问题求解。系统内置多种先进的遗传算法变体，通过自适应参数调整和混合优化策略，实现了高效的全局搜索能力。该系统为科研人员和工程师提供了一个强大而灵活的优化工具，适用于复杂的工程优化、机器学习参数调优等多种场景。

功能特性

• 多算法支持：集成标准遗传算法、自适应遗传算法、混合遗传算法等多种优化变体
• 约束处理能力：支持罚函数法和可行性规则两种约束处理技术，有效处理不等式和等式约束
• 高维优化：专门优化处理高维空间中的函数优化问题，避免维度灾难
• 灵活配置：用户可通过参数配置调整种群规模、交叉率、变异率等关键参数
• 全面输出：提供最优解、收敛曲线、统计信息及种群进化数据等多种输出结果
• 案例丰富：附带多个应用场景的优化案例，便于算法性能对比和研究

使用方法

输入配置

1. 目标函数定义：支持数学表达式或函数句柄形式输入
2. 约束条件设置：可选输入不等式/等式约束条件
3. 优化参数调整：设置种群规模、交叉率、变异率、最大迭代次数等
4. 变量定义：指定变量维度、取值范围、离散/连续类型

运行优化

配置完成后运行主程序，系统将自动执行优化过程并输出结果。

结果分析

系统输出包含：

• 最优解（决策变量取值及目标函数值）
• 收敛曲线图
• 算法统计信息（收敛代数、计算耗时等）
• 种群进化数据（可选）

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存建议：4GB以上（针对高维问题建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心优化流程，包括算法初始化、种群生成、遗传操作执行、约束处理、收敛判断以及结果输出等完整功能。该文件整合了多种遗传算法变体的实现逻辑，提供了统一的优化接口，能够根据用户配置自动选择适当的优化策略，并生成详细的优化过程记录与分析报告。