MATLAB遗传算法优化工具箱：完整实现函数优化与参数寻优

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB遗传算法实现，包含种群初始化、选择、交叉、变异等核心模块。支持自定义适应度函数、种群规模和迭代次数，采用模块化设计便于二次开发。包含收敛曲线可视化功能，适用于工程优化、机器学习参数调优等场景。

详 情 说 明

基于遗传算法的优化问题求解MATLAB程序包

项目介绍

本项目提供了一个完整的遗传算法MATLAB实现程序包，主要用于解决函数优化与参数寻优问题。程序采用模块化设计，包含了遗传算法所需的种群初始化、选择、交叉、变异等核心操作模块。该实现支持用户自定义适应度函数和算法参数，并提供了可视化功能，可实时展示进化过程和收敛曲线。

功能特性

• 完整遗传算法引擎：包含选择、交叉、变异等完整的遗传操作
• 自适应参数调整：支持自适应交叉概率和变异概率调整机制
• 多目标优化支持：可扩展支持多目标优化问题求解
• 灵活的参数配置：支持自定义种群规模、迭代次数、交叉概率、变异概率等
• 热启动功能：支持导入初始种群，提高优化效率
• 可视化输出：实时显示收敛曲线和进化过程动画
• 详细结果统计：提供收敛时间、函数调用次数等运行统计信息

使用方法

基本调用流程

1. 定义目标函数：创建适应度函数的MATLAB函数句柄
2. 设置变量边界：指定优化变量的上下限约束向量
3. 配置算法参数：设置种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等
4. 运行优化：调用主优化函数开始求解过程
5. 获取结果：分析最优解、收敛曲线和统计信息

示例代码

% 定义目标函数（例如Rastrigin函数） fitness_func = @(x) sum(x.^2 - 10*cos(2*pi*x) + 10);

% 设置变量边界（2维问题） lb = [-5.12, -5.12]; % 变量下限 ub = [5.12, 5.12]; % 变量上限

% 配置算法参数 options.pop_size = 50; % 种群规模 options.max_gen = 100; % 最大迭代次数 options.p_cross = 0.8; % 交叉概率 options.p_mut = 0.1; % 变异概率

% 运行遗传算法优化 [best_solution, best_fitness, history] = main(fitness_func, lb, ub, options);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐配置：MATLAB R2020a+
• 需要MATLAB基本工具箱支持

文件说明

主程序文件集成了遗传算法的核心功能，包括完整的优化流程控制、参数初始化校验、种群进化循环执行、遗传算子调度以及结果输出处理。该文件负责协调各模块工作，实现从种群初始化到最终结果输出的全过程管理，同时生成收敛曲线可视化图和算法性能统计报告。