MATLAB实现基于简单遗传算法的函数优化工具

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的简单遗传算法MATLAB实现，包含选择、交叉、变异等核心操作。支持自定义目标函数，可视化种群进化过程与收敛曲线，并允许灵活调整算法参数，适用于各类函数优化问题。

详 情 说 明

基于简单遗传算法的函数优化MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了一个完整的简单遗传算法（Genetic Algorithm，GA）框架，采用MATLAB编程开发。该算法模拟自然选择与遗传机制，通过选择、交叉、变异等操作对种群进行进化，能够有效求解复杂的函数优化问题。用户可通过自定义目标函数和相关参数，快速应用于各类数值优化场景。

功能特性

• 完整的算法框架：实现了遗传算法的核心操作流程，包括种群初始化、适应度评估、选择、交叉、变异等。
• 高度可定制：支持用户自定义目标函数、变量边界、编码方式（如二进制、实数编码）及编码精度。
• 灵活的算子选择：内置多种选择策略（如轮盘赌选择、锦标赛选择）和交叉方式（如单点交叉、多点交叉）。
• 丰富的参数配置：允许用户设置种群大小、最大迭代次数、交叉概率、变异概率等关键算法参数。
• 可视化分析：提供适应度收敛曲线、种群分布散点图等图形输出，便于观察算法进化过程和性能分析。
• 详细的结果输出：返回最优解、最优适应度、收敛历史、运行统计等信息，支持算法性能评估。

使用方法

1. 定义目标函数：创建一个MATLAB函数句柄，例如 objective_func = @(x) sum(x.^2); 用于求解最小化问题。
2. 设置算法参数：定义一个结构体，指定种群规模、最大迭代次数、交叉概率、变异概率等。
3. 设定变量边界：提供一个 n×2 的矩阵，其中每一行代表一个决策变量的下界和上界。
4. 配置其他选项：根据需要设置编码方式、选择策略等具体参数。
5. 调用主函数：运行主程序，传入上述参数。
6. 获取结果：算法运行结束后，将返回最优解、最优适应度等结果，并显示可视化图表。

示例代码框架： % 1. 定义目标函数 objectiveFunction = @(x) your_function(x);

% 2. 设置参数 params.popSize = 100; params.maxGen = 500; params.crossProb = 0.8; params.mutProb = 0.05;

% 3. 设定变量边界（例如2变量） varBound = [-5.12, 5.12; -5.12, 5.12];

% 4. 调用主函数 [bestSolution, bestFitness, convergence] = main_ga(objectiveFunction, params, varBound);

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux。
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 必要工具箱：本项目主要使用MATLAB基础功能，通常无需额外工具箱。

文件说明

主程序文件整合了遗传算法的核心逻辑与流程控制。其主要能力包括：负责解析用户输入的各项参数与配置选项；根据变量边界和编码方式初始化种群；迭代执行选择、交叉、变异等遗传操作以驱动种群进化；在每代中计算并追踪个体的适应度，并记录收敛过程；最终输出寻得的最优解、最优适应度值及收敛历史数据，同时生成用于直观展示算法性能与进化动态的可视化图表。