MATLAB遗传算法最优化问题求解器

资 源 简 介

本项目提供了一个超简易版的MATLAB遗传算法求解器，支持自定义优化问题。包含种群初始化、选择、交叉、变异等功能，用户可调整参数并快速求解。适合初学者学习和简单优化任务使用。

详 情 说 明

遗传算法最优化问题求解器（超简易版）

项目介绍

本项目实现了一个简化但功能完整的遗传算法框架，旨在为用户提供一个快速定义和求解单目标优化问题的工具。基于遗传算法的基本原理，该求解器通过模拟自然进化过程（包括选择、交叉、变异等操作）来搜索问题的最优解。用户只需调整关键参数并定义自己的目标函数，即可将算法应用于各类优化场景。

功能特性

• 模块化设计：核心算法流程清晰，包含种群初始化、适应度评估、选择、交叉和变异等独立模块。
• 高度可定制：用户可灵活设置种群规模、基因长度、交叉率、变异率、最大迭代次数等参数。
• 易于使用：通过提供变量定义域和自定义适应度函数，用户可快速适配新的优化问题。
• 结果可视化：可选地输出收敛过程曲线图，直观展示算法寻优过程。

使用方法

1. 设置参数：在代码中修改以下预设常数：

* 种群规模：每一代个体数量。 * 基因长度：每个个体（染色体）的编码长度。 * 交叉率：控制交叉操作发生的概率。 * 变异率：控制变异操作发生的概率。 * 最大迭代次数：算法运行的最大代数。 * 区间边界：定义优化变量的取值范围（上限与下限）。

1. 定义适应度函数：编写一个函数，用于计算给定染色体所代表解的性能（适应度值）。该函数应能接收染色体解码后的变量值作为输入，并返回一个标量适应度值（通常，值越大表示解越优）。

1. 运行求解：执行程序。算法将进行迭代优化，最终输出：

* 最优个体：找到的最佳解的染色体编码。 * 最优适应度：该最佳解对应的适应度值。 * 收敛过程（可选）：记录每一代中最优适应度的历史数据，可用于绘制趋势图。

系统要求

• MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)

文件说明

主程序文件整合了遗传算法求解的核心流程与逻辑控制。它首先根据用户设定初始化种群参数，并进入主循环进行迭代优化。在每一代中，该文件负责调用相关功能模块，依次完成对当前种群的适应度评估、基于评估结果的选择操作、按概率执行的交叉与变异操作以产生新一代种群，并记录进化过程中的关键性能指标。最终，它负责输出寻得的最优解及其性能，并可选择性地提供收敛数据用于可视化分析。