MATLAB经典遗传算法优化工具箱：标准遗传算法框架实现

资 源 简 介

本工具箱提供标准遗传算法（SGA）完整实现，支持自定义适应度函数、种群规模与进化参数，适用于连续/离散变量单目标优化。包含选择、交叉、变异操作流程及进化过程可视化功能，便于算法测试与教学演示。

详 情 说 明

经典遗传算法MATLAB优化工具箱

项目介绍

本项目实现了一个标准遗传算法（SGA）框架，采用轮盘赌选择与精英保留策略、实值编码的算术交叉与边界变异等核心技术。系统具备完整的进化操作流程，支持用户自定义优化参数，能够有效解决连续/离散变量的单目标优化问题，并提供多目标优化的Pareto前沿分析功能。通过动态调整的自适应交叉/变异概率机制，显著提升了算法的收敛性能。

功能特性

• 完整遗传算法流程：包含选择、交叉、变异等标准进化操作
• 多模式优化支持：支持单目标优化与多目标Pareto前沿分析
• 自适应参数调整：采用动态交叉/变异概率机制提升收敛效率
• 丰富可视化输出：提供种群进化动画、收敛曲线和统计报告
• 灵活参数配置：支持自定义适应度函数、种群规模和进化参数

使用方法

基本调用示例

% 定义目标函数 fitness_func = @(x) sum(x.^2);

% 设置变量边界（2维变量，范围[-5,5]） bounds = [-5, 5; -5, 5];

% 运行遗传算法 [best_solution, best_fitness, convergence] = main(fitness_func, bounds);

完整参数配置

% 高级参数设置 params.pop_size = 100; % 种群规模 params.max_gen = 300; % 最大进化代数 params.crossover_rate = 0.8; % 交叉概率 params.mutation_rate = 0.02; % 变异概率 params.mode = 'single'; % 优化模式（single/multi）

% 执行优化 results = main(fitness_func, bounds, params);

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持图像处理工具箱（用于生成进化动画）
• 至少2GB内存（建议4GB以上用于大规模优化问题）

文件说明

主程序文件实现了遗传算法的核心优化流程，包括种群初始化、适应度评估、进化算子执行以及收敛性判断。该文件负责协调选择、交叉、变异等遗传操作的整体调度，生成最优解输出和可视化结果，并提供算法运行性能的统计分析功能。