MATLAB全局优化：遗传算法与自适应改良实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了标准遗传算法（GA）框架，包含选择、交叉与变异操作，并引入自适应机制以动态调整交叉和变异概率，支持多种适应度函数类型，针对全局优化问题提供完整的种群进化与可定制参数设置。

详 情 说 明

基于遗传算法的全局优化程序实现与自适应改良

项目介绍

本项目实现了一个基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的全局优化程序，重点引入了自适应机制以提升算法性能。程序提供了完整的遗传算法框架，包含选择、交叉和变异等核心算子，并能够根据种群进化状态动态调整交叉和变异概率，从而平衡全局探索与局部开发能力。通过可视化功能，用户可以直观地观察算法收敛过程和种群分布变化。

功能特性

• 标准遗传算法框架：实现轮盘赌选择、单点交叉、均匀变异等基础遗传算子
• 自适应参数调整：基于种群适应度方差和最优解变化率动态调整交叉率和变异率
• 多目标支持：兼容最大化与最小化两类优化问题
• 全面可视化：提供适应度收敛曲线和种群分布动态图
• 灵活参数配置：支持自定义种群大小、迭代次数、选择策略等算法参数
• 收敛性分析：输出运行统计信息，包括收敛代数和运行时间分析

使用方法

1. 定义目标函数：提供需要优化的数学函数句柄
2. 设置变量约束：指定变量维度及各变量的取值范围
3. 配置算法参数：

- 基本参数：种群大小、最大迭代次数、交叉率、变异率 - 自适应参数：调整触发阈值和调整系数

1. 运行优化程序：执行主程序开始优化过程
2. 分析结果：获取最优解向量、最优适应度值及收敛历史数据

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 支持MAT图形界面的操作系统
• 至少4GB内存（针对高维优化问题推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了完整的遗传算法流程控制功能，包括种群初始化、迭代进化循环、自适应参数调节机制、结果记录与可视化输出。该文件负责协调各个遗传算子的执行顺序，实现基于代际的更替策略，并最终输出优化结果和性能分析图表。同时，它还包含了用户交互界面和数据保存等辅助功能模块。