MATLAB遗传算法多功能优化求解系统

资 源 简 介

本项目为MATLAB环境下的多功能优化求解系统，利用遗传算法高效处理无约束/带约束函数优化及组合优化问题。采用模块化设计，支持多种选择、交叉与变异算子，用户可灵活配置参数以适应不同需求。

详 情 说 明

基于遗传算法的多功能优化问题求解系统

项目介绍

本项目实现了一个高效、通用的多功能优化求解器，核心基于遗传算法（Genetic Algorithm）。该系统支持无约束优化、带约束的函数优化以及各类组合优化问题的求解。通过模块化的架构设计，集成了多种遗传算子与约束处理技术，用户可根据具体问题灵活配置算法参数，快速获得高质量解。系统内置多个典型测试算例，便于进行算法性能验证与对比分析。

功能特性

• 多功能优化求解：涵盖连续函数优化（含约束/无约束）与组合优化问题。
• 模块化算法组件：提供丰富的选择（轮盘赌、锦标赛等）、交叉（单点、多点、均匀交叉等）和变异（位翻转、均匀变异等）算子。
• 先进的约束处理：采用罚函数法、可行解优先准则等技术有效处理复杂约束条件。
• 全面的输出分析：输出最优解、收敛曲线、运行时间、进化过程数据及约束违反度分析报告。
• 高灵活性与可配置性：所有关键算法参数（种群规模、迭代次数、交叉率等）均可由用户自定义。
• 内置测试算例：附赠多个标准优化问题（如Sphere函数、TSP问题等），方便评估与研讨。

使用方法

1. 定义优化问题：输入目标函数的MATLAB句柄或表达式，设定变量的个数、上下界。若为带约束问题，需提供不等式与等式约束函数。
2. 配置算法参数：设置种群规模、最大迭代次数、交叉概率、变异概率等参数，并指定问题类型（函数优化/组合优化）。
3. 运行求解器：执行主程序，算法开始进化搜索。
4. 获取结果：程序自动输出最优解向量、最优适应度值，并绘制收敛曲线图。同时提供详细的运行统计信息与进化数据分析。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本

文件说明

主程序文件整合了系统的核心流程与调度功能。其主要作用包括：初始化算法参数与种群，控制遗传进化迭代循环，调用选择、交叉、变异等算子完成种群更新，计算个体适应度并进行约束处理，记录每一代的进化数据用于结果分析，最终输出最优解并生成收敛性能图表。它是连接用户配置、问题定义与算法执行的中枢模块。