MATLAB遗传算法工具箱：自定义优化模块实现与参数调优方案

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB遗传算法实现模块，支持种群初始化、选择、交叉、变异与适应度评估，允许用户自定义目标函数、约束条件及算法参数。模块化设计便于集成与扩展，适用于各类优化问题求解。

详 情 说 明

遗传算法工具箱集成模块——MATLAB自定义遗传算法实现与优化套件

项目介绍

本项目是一个功能完备的MATLAB遗传算法实现与优化模块，提供了从种群初始化到结果分析的完整遗传算法流程。该模块采用模块化架构设计，既可作为独立优化工具使用，也可集成至MATLAB现有工具箱中。项目支持图形用户界面和命令行两种调用模式，适用于工程优化、科学研究等多种场景的连续变量优化、离散组合优化以及多目标优化问题。

功能特性

• 完整的遗传算法流程：实现种群初始化、选择、交叉、变异和适应度评估等标准遗传算法操作
• 自适应遗传算子：基于种群多样性指标动态调整交叉率和变异率，提升算法收敛性能
• 多目标优化支持：集成帕累托前沿排序与拥挤度计算技术，有效处理多目标优化问题
• 并行计算加速：利用MATLAB Parallel Computing Toolbox实现种群并行评估，显著提升大规模优化效率
• 灵活的参数配置：支持用户自定义目标函数、约束条件及各类算法参数
• 丰富的可视化分析：提供适应度收敛图、帕累托前沿图、种群分布热力图等多种结果展示方式

使用方法

基本调用格式

% 单目标优化示例 fitness_func = @(x) sum(x.^2); % 定义目标函数 lb = [-10, -10, -10]; % 变量下界 ub = [10, 10, 10]; % 变量上界 options = struct('pop_size', 100, 'max_gen', 200, 'crossover_rate', 0.8);

[best_solution, convergence_data] = main(fitness_func, lb, ub, options);

多目标优化调用

% 多目标优化示例 multi_obj_func = @(x) [norm(x), sum(abs(x))]; % 多目标函数 constraints = [0, 0, 0; 5, 5, 5]; % 约束矩阵 options = struct('multi_objective', true, 'pop_size', 150);

[pareto_set, stats] = main(multi_obj_func, constraints, options);

GUI界面调用

% 启动图形用户界面 main('gui');

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐安装Parallel Computing Toolbox以启用并行计算功能
• 至少4GB内存（大规模问题推荐8GB以上）
• 对于可视化功能，需要MATLAB的图形显示支持

文件说明

主程序文件作为整个遗传算法系统的核心调度中枢，负责整合各个功能模块并协调算法执行流程。它实现了算法参数的解析与验证、优化问题的初始化设置、遗传算法主循环的控制逻辑以及结果数据的输出与可视化。该文件根据用户输入的目标函数类型自动选择单目标或多目标优化策略，并能够根据系统配置智能启用并行计算加速功能。同时，它还提供了完整的异常处理机制，确保算法在各种输入条件下的稳定运行。