MATLAB分布估计算法优化工具箱（EDA-Toolbox）发布

资 源 简 介

本工具箱提供完整的分布估计算法（EDA）实现，支持单变量、多变量和高斯等概率模型，集成多种优化策略。适用于复杂优化问题的求解，提升算法开发与实验效率。

详 情 说 明

MATLAB分布估计算法（EDA）优化工具箱（EDA-Toolbox）

项目介绍

本工具箱提供了一套完整的分布估计算法（Estimation of Distribution Algorithms, EDAs）的MATLAB实现。分布估计算法是一类基于概率模型的进化优化技术，它通过构建和采样概率分布来引导搜索过程，适用于复杂的连续、离散及混合优化问题。工具箱集成了多种主流的EDA变体，并提供了丰富的分析和可视化功能，旨在为研究者和工程师提供一个高效、可扩展的优化求解平台。

功能特性

• 多元化概率模型支持：内置单变量模型、多变量相依模型及高斯模型等多种概率建模方式，适应不同问题特性。
• 广泛的问题求解能力：支持连续、离散及混合变量的优化，可处理带约束的优化问题。
• 灵活的算法策略：提供多种采样策略（如截断选择、锦标赛选择）和模型更新机制（如最大似然估计、贝叶斯更新）。
• 强大的可视化分析：实时动态展示算法收敛曲线、种群分布热力图以及参数空间采样点的演化过程。
• 良好的可扩展性：用户可自定义概率模型、适应度函数以及选择、更新等操作，便于算法研发与比较。

使用方法

1. 定义优化问题：设定目标函数、变量维数、类型及边界。
2. 配置算法参数：选择概率模型类型，设置种群大小、迭代次数、选择比例等。
3. 运行优化：调用主函数，启动EDA优化过程。
4. 分析结果：获取最优解、收敛曲线、统计报告及可视化图表。

示例代码框架如下： % 1. 定义目标函数（例如Sphere函数） fitness_func = @(x) sum(x.^2);

% 2. 设置变量（3维连续变量，范围[-5,5]） dim = 3; lb = -5 * ones(1, dim); ub = 5 * ones(1, dim); var_type = 'continuous'; % 变量类型

% 3. 配置EDA参数 options.pop_size = 100; % 种群大小 options.max_gen = 50; % 最大迭代次数 options.sel_rate = 0.5; % 选择比例 options.model_type = 'umda'; % 使用单变量分布算法(UMDA)

% 4. 运行优化 [best_solution, best_fitness, convergence] = eda_main(fitness_func, dim, lb, ub, var_type, options);

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox，用于概率分布计算）
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox，部分可视化功能需要）

文件说明

主程序文件封装了工具箱的核心优化流程，其主要功能包括：初始化种群及概率模型参数；控制算法的主循环迭代，依次执行个体采样、适应度评价、个体选择、概率模型更新等关键步骤；记录并输出每一代的最优解及统计信息；根据用户配置生成收敛曲线、种群分布等可视化图形；最终返回全局最优解及其相关的算法性能数据。该文件作为工具箱的入口点，协调调用各功能模块完成完整的EDA优化任务。