基于MATLAB的模拟退火遗传混合算法优化系统

资 源 简 介

本MATLAB项目融合模拟退火与遗传算法，实现高效多目标优化求解。支持自定义目标函数与参数，提供优化过程可视化及收敛性分析，适用于复杂工程优化问题。

详 情 说 明

基于模拟退火遗传算法的最优化问题求解系统

项目介绍

本项目实现了一种结合模拟退火算法与遗传算法的混合优化求解系统。系统充分利用模拟退火算法的强大局部搜索能力和遗传算法的全局探索优势，能够高效求解各类复杂的最优化问题。系统支持用户自定义目标函数、约束条件和算法参数，提供完整的优化过程可视化与分析功能，适用于工程优化设计、机器学习参数调优、路径规划等多个领域。

功能特性

• 混合优化策略：结合遗传算法的全局搜索和模拟退火算法的局部精细搜索，平衡探索与开发能力
• 灵活的参数配置：支持用户自定义种群大小、交叉概率、变异概率、退火速率等算法参数
• 多场景适用：可处理连续变量优化、离散组合优化等多种问题类型
• 可视化分析：提供优化过程曲线、收敛性分析、参数敏感性分析等可视化图表
• 完整的输出报告：生成最优解、适应度值及详细的收敛性分析报告

使用方法

基本输入参数

必需参数：

• 目标函数句柄：需要优化的目标函数
• 变量维度及边界约束：定义优化变量的范围和维度

可选参数：

• 算法参数：种群大小、交叉概率、变异概率、退火速率等
• 最大迭代次数：优化过程的最大循环次数
• 收敛阈值：提前终止优化的适应度阈值

输出结果

• 最优解向量及其对应的适应度值
• 每次迭代的最优解变化趋势曲线
• 算法收敛性详细分析报告
• 关键参数敏感性分析图表
• 优化过程动态演示动画（可选）

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 优化工具箱（推荐）
• 足够的内存空间处理大规模优化问题

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括算法参数初始化、混合优化策略的执行流程控制、迭代过程的监控与记录、结果数据的处理与分析，以及各类可视化图表的生成与展示。该文件作为整个系统的调度中心，协调各个功能模块协同工作，确保优化过程的顺利进行和结果的准确输出。