MATLAB遗传算法优化工具箱GATbx-Enhanced发布：新一代高效优化框架

资 源 简 介

Sheffield大学GATbx工具箱的增强版本，提供二进制、实数、排列编码支持及多种选择策略，构建高效可扩展的遗传算法优化框架，适用于复杂优化问题求解。

详 情 说 明

Sheffield大学新一代遗传算法优化工具箱(GATbx-Enhanced)

项目介绍

本项目基于Sheffield大学经典遗传算法工具箱(GATbx)进行全面升级与功能拓展，构建了一个高效、可扩展的现代遗传算法优化框架。工具包专注于解决复杂单目标与多目标优化问题，通过模块化设计提供了灵活的算法配置方案，并支持并行计算加速，适用于科学研究与工程应用场景。

功能特性

• 多种编码方式：支持二进制编码、实数编码、排列编码等多种种群表示方法
• 可配置遗传算子：提供轮盘赌选择、锦标赛选择等多种选择算子；单点交叉、均匀交叉等交叉算子；位翻转变异、非均匀变异等变异算子
• 多目标优化能力：集成NSGA-II、SPEA2等先进多目标优化算法，支持Pareto最优前沿搜索
• 约束处理机制：内置罚函数法、可行性规则等约束处理技术，有效处理边界约束和复杂非线性约束
• 可视化分析：实时展示种群进化过程、适应度收敛曲线、多目标Pareto前沿动态变化
• 并行计算加速：支持多核并行评估，显著提升大规模优化问题的求解效率

使用方法

1. 定义优化问题：指定目标函数（单目标或多目标）、变量边界约束及任何线性/非线性约束条件
2. 配置算法参数：设置种群规模、最大迭代次数，选择适当的遗传算子组合
3. 运行优化过程：调用主优化函数，可指定初始种群或利用历史数据进行热启动
4. 分析优化结果：获取最优解集、收敛过程数据，并通过可视化工具分析算法性能

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 并行计算工具箱（如需使用并行加速功能）
• 至少4GB内存（大规模问题推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了遗传算法优化的核心流程控制，包括种群初始化、遗传算子执行、适应度评估、收敛性判断等关键环节。该文件负责协调选择、交叉、变异等操作的有序执行，管理单目标与多目标优化的不同处理逻辑，并调用可视化模块实时展示优化进程。同时，它整合了并行计算功能以提升大规模问题求解效率，最终输出优化结果和算法性能分析报告。