MATLAB自适应遗传算法动态参数优化系统

资 源 简 介

本项目实现一种自适应遗传算法，能根据种群适应度分布动态调整交叉与变异概率。系统利用适应度方差和最优解距离等信息自动优化进化参数，提升算法收敛性能。适用于复杂优化问题的求解。

详 情 说 明

基于自适应遗传算法的动态参数优化系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的自适应遗传算法，核心特征在于能够根据种群进化状态动态调整遗传操作参数。算法通过实时分析种群适应度分布情况（包括方差、最优解距离等指标），自动计算每一代最优的交叉概率与变异概率值。这种动态调整机制有效平衡了全局探索与局部开发能力，显著提升收敛速度的同时避免早熟收敛问题。

功能特性

• 自适应概率调整机制：根据种群适应度方差和最优解距离动态计算交叉概率和变异概率
• 精英保留策略：确保最优个体不丢失，加速收敛过程
• 动态适应度评估方法：实时监控种群进化状态，为参数调整提供依据
• 收敛性能优化：自动平衡全局搜索与局部搜索，提高求解效率
• 完整进化记录：输出收敛曲线和参数变化历程，便于算法分析与调试

使用方法

输入参数说明

1. 目标函数：需要优化的目标函数句柄
2. 变量约束：n×2矩阵，定义决策变量的上下界约束
3. 种群参数：结构体，包含种群规模、最大迭代次数、初始概率范围等参数
4. 适应度阈值：标量值，作为算法终止的条件阈值

输出结果说明

1. 最优解：找到的最优解向量
2. 最优适应度：对应的最优适应度值
3. 收敛曲线：记录各代最优适应度的变化历程
4. 参数变化记录：记录各代交叉概率和变异概率的动态调整过程

基本调用示例

% 定义目标函数 objective_function = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 设置变量约束 constraints = [-5, 5; -5, 5];

% 配置种群参数 pop_params.pop_size = 100; pop_params.max_gen = 200; pop_params.pc_range = [0.6, 0.9]; pop_params.pm_range = [0.01, 0.1];

% 设置适应度阈值 fitness_threshold = 1e-6;

% 执行优化算法 [best_solution, best_fitness, convergence_curve, parameter_history] = ... adaptive_ga(objective_function, constraints, pop_params, fitness_threshold);

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 支持基本的矩阵运算和函数句柄操作
• 无需额外工具箱支持

文件说明

main.m 文件作为项目核心入口，实现了完整的自适应遗传算法框架，包含种群初始化、适应度评估、选择操作、自适应交叉变异概率计算、精英保留策略以及收敛条件判断等关键功能模块，负责协调整个优化过程的执行流程并输出最终优化结果。