MATLAB优化工具箱——遗传算法（GA）实现与解决方案

资 源 简 介

该MATLAB遗传算法优化工具箱提供完整的GA实现，涵盖单目标、多目标及约束优化问题。支持种群初始化、交叉变异等核心操作，具备参数自定义、可视化分析与结果导出功能，适用于各类工程优化场景。

详 情 说 明

MATLAB遗传算法优化工具箱 (GA Optimization Toolbox)

项目介绍

本工具箱提供了一套完整的遗传算法（Genetic Algorithm, GA）实现，专为多种优化问题求解而设计。它支持单目标优化、多目标Pareto优化以及带约束的优化问题，涵盖了从种群初始化、遗传操作到结果分析的完整流程。适用于工程优化设计、机器学习模型超参数调优、组合优化等广泛场景，帮助用户高效寻找复杂问题的最优解。

功能特性

• 全面的优化类型支持：涵盖单目标、多目标及约束优化问题。
• 灵活的配置方式：支持通过图形用户界面（GUI）直观配置参数，也支持通过脚本进行高级自定义调用。
• 核心遗传操作完备：内置多种选择、交叉、变异策略，并提供适应度评估模块。
• 强大的分析与可视化：提供收敛曲线绘制、种群进化历史数据记录功能，便于用户分析算法性能。
• 便捷的结果处理：支持将最优解、最优适应度值及进化过程数据导出。

使用方法

1. 定义问题：准备目标函数（函数句柄或表达式），设定变量的上下界。如有需要，定义等式或不等式约束函数。
2. 配置算法：设置种群大小、最大迭代次数、交叉率、变异率等遗传算法参数。可通过GUI操作或直接在脚本中指定。
3. 运行优化：执行算法，工具箱将自动进行种群初始化、迭代优化（选择、交叉、变异、评估）。
4. 获取结果：算法运行结束后，可获得最优解、最优适应度值，并可查看收敛曲线图与分析进化历史数据。

系统要求

• 需要MATLAB R2016a或更高版本。

文件说明

主程序文件集成了工具箱的核心调度与执行逻辑。它负责读取用户通过界面或脚本输入的优化问题定义与算法参数，组织并执行遗传算法的完整迭代流程，包括种群的初始化、每一代个体的遗传操作与适应度评估，同时在计算过程中记录关键数据用于生成收敛图等可视化结果，并在最终向用户返回最优解及相关优化信息。