MATLAB实现的基于信息熵的自适应遗传算法改进方案

资 源 简 介

本项目提出一种结合信息熵理论的改进遗传算法，通过群体多样性熵值与浓度更新机制实现交叉率、变异率等参数的动态自适应调整，有效抑制早熟收敛，提升全局寻优能力。

详 情 说 明

基于信息熵与群体浓度更新的自适应改进型遗传算法

项目介绍

本项目实现了一种基于信息熵理论的改进型遗传算法，通过引入群体多样性信息熵机制和基于群体浓度更新的自适应操作算子，有效解决传统遗传算法早熟收敛的问题。该算法能够根据种群熵值动态调整交叉率、变异率等关键参数，同时通过浓度更新机制维持种群多样性，显著提升了算法的全局搜索能力和收敛效率，特别适用于复杂非线性优化问题的求解。

功能特性

• 基于信息熵的种群多样性评估技术：实时计算种群信息熵，量化群体多样性水平
• 群体浓度更新与自适应参数调节机制：根据熵值变化动态调整交叉概率和变异概率
• 精英保留与动态变异策略集成：保证优秀个体传承的同时增强局部搜索能力
• 多维度性能输出：提供最优解、收敛曲线、熵值变化及算法统计等完整分析数据

使用方法

输入参数

1. 目标函数：待优化的目标函数句柄（function handle）
2. 变量约束：决策变量的上下界矩阵（n×2矩阵，n为变量维数）
3. 算法参数：种群规模、最大迭代次数等基础参数结构体
4. 熵值阈值：信息熵调节的阈值参数（可选设置）

输出结果

1. 优化结果：最优解向量及对应的目标函数值
2. 收敛曲线：每代最优适应度值的变化曲线数据
3. 种群熵值变化：各代种群信息熵的动态变化数据
4. 算法统计：收敛代数、运行时间等性能指标统计量

系统要求

• MATLAB R2016b 或更高版本
• 支持基本的矩阵运算和函数句柄操作
• 推荐内存：4GB以上

文件说明

主程序文件实现了完整的改进遗传算法流程，包括种群初始化、适应度评估、信息熵计算、自适应参数调整、遗传操作（选择、交叉、变异）以及群体浓度更新等核心功能。该文件整合了算法各模块的协调运行，负责参数配置、迭代过程控制以及最终结果的输出与分析。