MATLAB遗传算法优化工具箱：高效解决单目标与多目标函数优化问题

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现遗传算法，支持自定义适应度函数与参数设置，提供自动寻优、收敛曲线记录及可视化分析功能，适用于工程优化和参数寻优等场景。

详 情 说 明

MATLAB遗传算法函数优化器

项目介绍

本项目基于遗传算法开发了一个通用函数优化工具，支持单目标及多目标函数的优化求解。通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异操作，程序能够高效搜索复杂函数的最优解，并提供完整的收敛分析与可视化结果。适用于工程设计、参数调优、机器学习等领域的优化问题。

功能特性

• 多目标支持：支持单目标优化与多目标加权优化
• 参数自定义：可灵活设置种群规模、迭代次数、交叉率、变异率等关键参数
• 动态评估：实时计算种群适应度，自动筛选最优个体
• 可视化分析：自动绘制收敛曲线，直观展示优化进程
• 数据导出：支持将进化过程数据导出为.mat格式文件

使用方法

基本调用格式

[最优解, 最优适应度] = main(目标函数, 变量范围, 算法参数)

输入参数说明

1. 目标函数：函数句柄，例如 @(x) x(1)^2 + x(2)^2
2. 变量范围：n×2矩阵，定义每个变量的上下限，如 [-10, 10; 0, 5]
3. 算法参数：结构体包含：

- popSize：种群规模（默认100） - maxGen：最大迭代次数（默认200） - crossRate：交叉概率（默认0.8） - mutateRate：变异概率（默认0.05）

1. 多目标权重（可选）：权重向量，用于多目标加权求和

输出结果

• 最优解向量：优化得到的最佳变量取值
• 最优适应度值：目标函数在最优解处的取值
• 收敛曲线图：自动显示的适应度收敛过程
• 进化数据：可选的.mat格式种群进化记录

使用示例

% 定义Rosenbrock函数优化 fun = @(x) (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2; bounds = [-2, 2; -1, 3]; % 两个变量的范围 params.popSize = 150; params.maxGen = 300;

[bestX, bestFitness] = main(fun, bounds, params);

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了遗传算法核心框架，包括种群初始化、适应度评估、选择操作、交叉与变异算子，以及迭代收敛控制。同时负责结果可视化和数据输出功能的协调管理，为用户提供完整的优化解决方案。