MATLAB实数编码遗传算法程序

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于实数编码的遗传算法，专为连续优化问题设计。支持自定义适应度函数和种群参数，通过选择、交叉和变异操作高效搜索最优解。

详 情 说 明

面向实数编码的十进制遗传算法 MATLAB 程序

项目介绍

本项目实现了一套基于 MATLAB 的实数编码遗传算法系统。该程序采用十进制编码方式处理连续优化问题，通过选择、交叉和变异等遗传操作，在实数解空间中寻找目标函数的最优解。系统支持自定义适应度函数、种群规模、进化代数等参数配置，适用于各类连续变量优化场景。

功能特性

• 实数编码技术：直接使用十进制实数表示解向量，避免二进制编码的精度损失
• 遗传算子自定义：支持多种选择策略（轮盘赌、锦标赛等）、交叉操作（算术交叉、模拟二进制交叉等）和变异操作（高斯变异、均匀变异等）
• 收敛性控制：提供最大迭代次数、适应度阈值、早停机制等多重收敛判断条件
• 可视化监控：实时绘制进化过程曲线，动态展示算法收敛情况
• 灵活配置：用户可自定义适应度函数、变量范围及所有算法参数

使用方法

输入参数说明

1. 适应度函数：用户定义的 .m 函数文件，接受实数向量作为输入，返回标量适应度值
2. 变量范围矩阵：n×2 的矩阵，每行定义对应变量的上下界限制
3. 算法参数结构体：包含种群大小、进化代数、交叉概率、变异概率等控制参数
4. 终止条件：可选的收敛阈值或最大运行时间设置

输出结果

1. 最优解向量：实数形式的最优个体染色体编码
2. 最优适应度值：对应最优解的目标函数值
3. 进化历程数据：各代最优适应度值、平均适应度值的记录矩阵
4. 收敛曲线图：实时绘制的算法进化过程可视化图形
5. 运行统计信息：算法运行时间、迭代次数等元数据

基本调用示例

% 定义适应度函数（示例：Rosenbrock函数） fitness_func = @(x) (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2;

% 设置变量范围 var_range = [-2.048, 2.048; -2.048, 2.048];

% 配置算法参数 params.pop_size = 50; % 种群规模 params.max_gen = 100; % 最大进化代数 params.pc = 0.8; % 交叉概率 params.pm = 0.05; % 变异概率

% 运行遗传算法 [best_solution, best_fitness, history] = main(fitness_func, var_range, params);

系统要求

• MATLAB R2016a 或更高版本
• 支持 MATLAB 脚本运行的基本硬件配置
• 无需额外工具箱依赖

文件说明

主程序文件实现了遗传算法的完整执行流程，包括种群初始化、适应度评估、遗传操作（选择、交叉、变异）等核心环节，同时负责算法参数的解析与验证、进化过程的监控与记录、收敛条件的判断以及最终结果的输出与可视化。该文件整合了算法各模块的协调运作，确保优化过程高效稳定地进行。