基于MATLAB的小生境遗传算法多峰值函数优化系统

资 源 简 介

本项目实现了MATLAB版小生境遗传算法(NGA)，专门针对多峰值函数优化问题。提供Shubert、Rastrigin等测试函数，有效避免早熟收敛，能够同时定位多个全局/局部最优解。适用于复杂优化问题求解。

详 情 说 明

基于小生境遗传算法的多峰值函数优化系统

项目介绍

本项目实现了一种小生境遗传算法（Niche Genetic Algorithm, NGA），专门用于求解具有多个局部最优解（多峰值）的函数优化问题。系统通过模拟自然界中的小生境现象，采用共享函数机制维持种群多样性，有效避免了传统遗传算法在求解多模态问题时容易出现的早熟收敛问题。算法能够并行搜索解空间，同时定位多个极值点（峰值），并输出完整的候选最优解集合。

项目内置了三种典型的多峰值测试函数（如Shubert函数、Rastrigin函数等）用于验证算法性能，同时支持用户自定义目标函数，具备良好的通用性和可扩展性。

功能特性

• 核心算法：实现了基于共享函数的小生境遗传算法，利用小生境聚类技术识别和维持不同的潜在解区域。
• 遗传算子：包含自适应选择、交叉、变异等遗传算子，平衡全局探索与局部开发能力。
• 并行搜索：采用多峰值并行搜索策略，可一次性获得多个局部最优解和全局最优解。
• 灵活输入：支持用户指定目标函数（内置或自定义）、种群规模、迭代次数、小生境半径及变量边界。
• 丰富输出：提供最优解集合、最优适应度列表、收敛曲线以及种群分布可视化图，便于结果分析。
• 直观可视化：生成收敛过程曲线，并支持在二维函数等高线图上叠加绘制最终种群分布，直观展示算法寻优效果。

使用方法

1. 设置参数：在主运行脚本或指定配置区域，设置算法运行所需参数：

* 目标函数：选择内置测试函数（如 'shubert'）或提供自定义函数句柄。 * 种群规模：例如 100。 * 最大迭代次数：例如 500。 * 小生境半径阈值：例如 0.1，用于控制小生境的识别范围。 * 变量取值范围：例如矩阵 [-10, 10; -5, 5] 表示两个变量各自的上下限。

1. 运行算法：执行主程序脚本，算法开始迭代优化。
2. 获取结果：算法运行结束后，将在命令行窗口输出找到的最优解集合和对应的最优适应度值列表。
3. 查看图像：程序会自动弹出图形窗口，分别显示算法的收敛曲线和最终的种群分布可视化图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本

文件说明

主程序文件集中实现了项目的核心逻辑与控制流程。其主要功能包括：初始化算法参数与种群，控制遗传算法的迭代进化过程，执行核心的小生境识别与共享适应度计算，管理选择、交叉、变异等遗传操作，监控并记录收敛情况，最终对优化结果进行处理、输出文本信息并生成可视化图形。