MATLAB遗传算法优化工具：单目标与多目标函数优化解决方案

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现遗传算法及NSGA-II算法，支持单目标与多目标优化，包含自定义适应度函数、约束处理及结果可视化功能，适用于工程设计及科研分析场景。

详 情 说 明

基于遗传算法的单目标及多目标函数优化系统

项目介绍

本项目是一个集成了经典遗传算法与非支配排序遗传算法（NSGA-II）的函数优化系统。系统能够有效求解复杂的单目标及多目标优化问题，并提供直观的可视化界面展示优化过程与结果分析。通过灵活的约束处理机制和可调节的算法参数，为用户提供强大的优化问题求解能力。

功能特性

• 单目标优化：采用遗传算法求解单目标函数的全局最优解，支持自定义适应度函数
• 多目标优化：实现NSGA-II算法，计算多目标问题的Pareto最优解集
• 可视化展示：提供收敛曲线图和Pareto前沿图，直观展示优化过程与结果
• 约束处理：集成罚函数法和可行性规则，有效处理各种约束条件
• 参数调节：支持种群大小、交叉率、变异率等关键算法参数的灵活配置
• 结果分析：输出详细的算法统计信息，包括运行时间、收敛代数等

使用方法

1. 定义优化问题：

- 指定目标函数（单目标为单个函数句柄，多目标为函数句柄数组） - 设置变量约束条件（上下界、线性/非线性约束） - 选择优化类型（单目标/多目标模式）

1. 配置算法参数：

- 设置种群规模、最大迭代次数等基本参数 - 调节选择、交叉、变异操作的具体参数 - 选择约束处理方法（罚函数法或可行性规则）

1. 运行优化计算：

- 执行优化算法，系统将自动进行迭代计算 - 实时显示优化进度和中间结果

1. 查看分析结果：

- 获取最优解（单目标）或Pareto解集（多目标） - 查看收敛曲线和Pareto前沿可视化图表 - 分析算法性能统计信息

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 优化工具箱（用于处理复杂约束条件）
• 具备基本数学运算和图形显示能力

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括算法参数初始化、优化问题定义、遗传算法主循环执行、结果可视化展示以及性能统计分析等关键环节。该文件作为系统的入口点，负责协调各功能模块的协同工作，实现了从问题输入到结果输出的完整优化流程。