MATLAB遗传算法函数优化系统：动态配置与实时可视化

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的MATLAB遗传算法框架，支持标准测试函数优化、遗传算子动态配置及适应度函数加载。通过实时可视化界面展示种群进化过程，便于算法分析与参数调优。适合教学、研究和工程优化场景。

详 情 说 明

基于Matlab遗传算法的函数优化系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的遗传算法框架，专门用于函数优化问题的求解。系统采用模块化设计，提供了可配置的遗传算子选择、参数设置界面以及多种标准测试函数支持。通过实时可视化功能，用户可以直观地观察种群进化过程和算法收敛性能，为函数优化研究提供实用的分析工具。

功能特性

• 完整的遗传算法框架：实现从种群初始化到收敛判断的完整进化流程
• 多种标准测试函数：支持Rosenbrock函数、Ackley函数、Rastrigin函数等经典优化问题
• 可配置遗传算子：

- 选择操作：轮盘赌选择、锦标赛选择 - 交叉操作：单点交叉、均匀交叉 - 变异操作：基本位变异、均匀变异

• 灵活的参数设置：支持种群规模、交叉概率、变异概率、最大迭代次数等参数自定义
• 变量约束支持：可设置变量维度和取值范围（上下界约束）
• 实时可视化：动态展示种群进化过程和收敛曲线
• 结果分析模块：输出最优解、收敛代数等性能指标统计报告

使用方法

1. 选择优化函数：从提供的标准测试函数库中选择需要优化的目标函数
2. 配置算法参数：设置种群规模、遗传算子概率参数和最大迭代次数
3. 定义变量约束：指定优化变量的维度及其取值范围约束条件
4. 选择遗传算子：根据问题特性选择合适的选择、交叉和变异算子
5. 运行优化过程：启动算法并观察实时可视化结果
6. 分析优化结果：查看最优解信息、收敛曲线和性能统计报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装MATLAB基本工具箱
• 推荐内存4GB以上，用于处理大规模种群优化问题

文件说明

主程序文件整合了遗传算法优化的完整流程控制，包括用户交互界面初始化、优化函数与算法参数配置、遗传算法核心迭代循环的执行监控、实时可视化图形的生成更新以及最终优化结果的分析输出与展示。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，确保算法从参数设置到结果分析的顺畅运行。