MATLAB微分进化算法工具箱 - 优化算法学习与实践平台

资 源 简 介

该项目为MATLAB用户提供完整的微分进化算法实现，包含标准算法、参数优化、可视化分析及测试函数库。支持自定义目标函数、动态种群追踪和收敛性分析，帮助初学者和研究人员快速掌握算法原理并开展优化实验。

详 情 说 明

MATLAB微分进化算法学习工具箱

项目介绍

本项目提供了一套完整的微分进化算法实用程序，专门为初学者和研究人员设计。工具箱包含标准算法实现、参数优化、可视化分析以及多种测试函数，支持自定义目标函数、算法参数调节、种群动态追踪和收敛性分析，帮助用户直观理解算法流程并进行实验研究。

功能特性

• 标准算法实现：完整实现微分进化算法的基本框架
• 参数优化支持：可调节种群规模、变异因子、交叉概率等关键参数
• 可视化分析：提供种群进化动态可视化（支持二维/三维搜索空间）
• 测试函数库：内置Rastrigin、Ackley等多种标准测试函数
• 收敛性分析：生成迭代次数与精度变化报告
• 性能评估：提供算法运行时间统计与性能评估数据
• 自定义扩展：支持用户自定义目标函数和初始种群

使用方法

基本调用方式

% 定义目标函数（可使用内置测试函数或自定义函数） objective_func = @rastrigin;

% 设置算法参数 params.pop_size = 50; % 种群规模 params.F = 0.5; % 变异因子 params.CR = 0.9; % 交叉概率 params.max_iter = 100; % 最大迭代次数

% 定义变量边界 bounds.lower = [-5, -5]; % 变量下限 bounds.upper = [5, 5]; % 变量上限

% 运行微分进化算法 results = main(objective_func, params, bounds);

自定义初始种群

% 提供自定义初始种群（可选） custom_population = rand(50, 2) * 10 - 5; results = main(objective_func, params, bounds, custom_population);

结果分析

% 查看最优解 disp('最优解：'); disp(results.best_solution); disp('最优值：'); disp(results.best_value);

% 绘制收敛曲线 plot(results.convergence_curve);

% 查看性能统计 disp(['运行时间：', num2str(results.run_time), '秒']);

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要安装以下工具箱：

- 基础MATLAB组件 - 图形绘制工具箱（用于可视化功能） - 统计和机器学习工具箱（用于分析功能）

文件说明

主程序文件实现了微分进化算法的完整执行流程，包括种群初始化、变异策略选择、交叉与选择操作、收敛性判断等核心功能。该文件负责协调算法各模块的协作，处理用户输入的参数设置和目标函数，生成最优解向量及其对应的目标函数值输出，并提供迭代过程的可视化展示与性能评估数据。同时支持自定义初始种群的导入和算法运行状态的实时监控。