MATLAB遗传算法约束优化求解工具箱

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB遗传算法实现，专门求解带约束条件的优化问题。包含种群初始化、适应度评估、遗传操作和约束处理机制，通过迭代进化高效寻找最优解。

详 情 说 明

基于遗传算法的约束优化问题求解系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的遗传算法求解框架，专门用于处理带约束条件的复杂优化问题。系统集成了标准遗传操作流程与先进的约束处理技术，通过种群进化机制在可行域内高效搜索最优解。用户可通过简单配置定义个性化优化问题，系统提供完整的求解过程和结果分析功能。

功能特性

• 完整的遗传算法流程：包含种群初始化、适应度评估、选择、交叉、变异等核心操作
• 智能约束处理：采用罚函数法、可行解优先等策略处理等式和不等式约束
• 自适应参数调整：根据进化状态动态调整交叉概率、变异概率等参数
• 多维度可视化：实时展示收敛曲线、种群分布动态、约束满足情况
• 灵活的问题配置：支持用户自定义目标函数、约束条件和变量边界
• 详细的性能分析：提供运行时间、收敛精度、约束违反度等统计指标

使用方法

1. 定义优化问题：输入目标函数表达式（字符串或函数句柄）
2. 设置约束条件：指定等式约束和不等式约束的数学表达式
3. 配置变量范围：定义各优化变量的上下限边界
4. 调整算法参数：可选设置种群规模、迭代次数、交叉/变异概率等
5. 运行求解系统：执行算法开始优化过程
6. 查看优化结果：获取最优解向量、适应度值及各类分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 优化工具箱（用于函数解析和计算）
• 至少 4GB 内存（针对大规模优化问题）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心运行逻辑，主要负责算法流程控制、用户交互界面管理和结果可视化输出。具体实现了问题参数配置界面、遗传算法迭代进化过程、约束满足度评估计算、实时收敛曲线绘制以及最终优化结果的综合展示功能。