MATLAB实现的合作协同进化算法二维函数全局优化系统

资 源 简 介

本项目基于合作协同进化框架，实现高效的二维函数全局优化。系统通过分解目标函数为子分量，多个种群交替优化各自维度并共享最优解信息，支持测试多种标准函数并快速收敛到全局最优。

详 情 说 明

基于合作协同进化算法的二维函数全局优化系统

项目介绍

本项目实现了一种基于合作协同进化框架的二维函数全局优化方法。系统将目标函数的两个维度进行分解，通过两个子种群分别负责一个维度的协同进化。在进化过程中，子种群交替优化各自维度，并通过共享全局最优解信息实现协作，最终高效收敛到全局最优解。该系统特别适用于求解复杂的非线性、多峰二维优化问题，支持对多种标准测试函数进行性能验证。

功能特性

• 合作协同进化框架：采用先进的合作协同进化机制，有效解决高维优化问题
• 子种群差分进化算法：每个维度使用独立的差分进化算法进行优化
• 自适应维度协作策略：动态调整子种群间的信息共享频率和方式
• 多函数测试支持：内置Rosenbrock、Ackley、Rastrigin等多种标准测试函数
• 全面可视化分析：实时展示进化过程、收敛曲线和搜索轨迹
• 参数灵活配置：支持自定义种群规模、迭代次数、变异因子等关键参数

使用方法

基本调用方式

% 使用默认参数优化Rosenbrock函数 [best_solution, best_fitness, convergence_curve] = main();

% 自定义目标函数和参数 fitness_func = @(x) x(1)^2 + x(2)^2; % 自定义目标函数 pop_size = 50; % 种群规模 max_iter = 300; % 最大迭代次数 [best_solution, best_fitness, convergence_curve] = main(fitness_func, pop_size, max_iter);

完整参数设置

% 高级参数配置示例 fitness_func = @ackley_function; % 目标函数 pop_size = 100; % 种群规模 max_iter = 500; % 最大迭代次数 F_range = [0.4, 0.9]; % 变异因子范围 CR = 0.8; % 交叉概率 bounds = [-5, 5; -5, 5]; % 变量取值范围 threshold = 1e-7; % 收敛阈值

[best_solution, best_fitness, convergence_curve] = main(... fitness_func, pop_size, max_iter, F_range, CR, bounds, threshold);

输出结果

• best_solution: 全局最优解（二维坐标）
• best_fitness: 最优适应度值
• convergence_curve: 历代最优适应度曲线
• 自动生成进化过程动态可视化图像
• 收敛分析报告（迭代次数、精度等）

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 软件环境: MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱: 仅需基础MATLAB环境，无需额外工具箱

文件说明

主程序文件实现了合作协同进化算法的完整流程，包含目标函数初始化、子种群创建与管理、协同进化循环控制、适应度评估与选择机制、收敛条件判断以及结果可视化输出等核心功能。该文件通过模块化设计将算法各阶段有机结合，确保协同进化过程的高效执行与全局优化目标的实现。