基于遗传算法的MATLAB函数优化工具箱

资 源 简 介

本项目提供一个通用的MATLAB遗传算法框架，用于解决多维函数优化问题。用户可自定义目标函数、约束条件和算法参数，并内置多种标准测试函数库，支持高效全局优化和结果可视化分析。

详 情 说 明

基于遗传算法的函数优化工具箱

项目介绍

本项目实现了一个通用的遗传算法框架，专门用于解决多维函数优化问题。系统采用模块化设计，支持用户自定义目标函数、约束条件以及遗传算法参数配置，提供了从算法执行到结果分析的完整解决方案。该工具箱适用于科研、教学和工程领域的优化计算需求。

功能特性

• 标准测试函数库：内置Rosenbrock、Rastrigin等多种经典测试函数，便于算法性能验证
• 自定义函数支持：支持用户输入任意目标函数进行优化计算
• 完整遗传算法流程：实现选择、交叉、变异等核心操作，可配置相关参数
• 优化过程可视化：实时跟踪并显示优化进程，包括收敛曲线和种群演化
• 多维度结果输出：提供最优解向量、目标函数值、收敛历史及运行统计信息

使用方法

基本调用方式

% 使用内置测试函数示例 result = main('rosenbrock', 2, [-5,5], 100, 500, 0.8, 0.05);

% 自定义目标函数示例 myfunc = @(x) sum(x.^2); % 定义球函数 result = main(myfunc, 3, [-10,10], 150, 1000, 0.75, 0.1);

输入参数说明

1. 目标函数：内置函数代号（字符串）或自定义函数句柄
2. 优化参数设置：

- 变量维度：优化问题的自变量个数 - 变量上下界：每个变量的取值范围 - 种群大小：遗传算法种群规模 - 最大迭代次数：算法终止条件 - 交叉率/变异率：遗传操作概率参数

1. 可选约束条件：支持等式和不等式约束（需在函数中定义）

输出结果

• 最优解向量：找到的最优变量取值
• 最优目标函数值：对应的函数最小值
• 收敛历史数据：历代最优值记录
• 算法运行统计：执行时间和迭代次数
• 可视化图形：收敛曲线、种群分布动态图等

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上（针对高维优化问题）

文件说明

主程序文件实现了遗传算法优化流程的完整控制，包括参数初始化、种群生成、迭代优化循环和结果输出。具体功能涵盖：读取用户输入的目标函数与算法参数，执行选择、交叉、变异等遗传操作，记录历代最优解并判断收敛条件，生成收敛曲线可视化图形，以及最终输出最优解与相关统计信息。