全局寻优
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十进制实数编码遗传算法优化系统
本项目是基于MATLAB环境开发的一种高性能实数编码遗传算法程序，旨在解决复杂连续空间内的全局最优化问题。与传统的二进制编码遗传算法相比，该系统直接在实数域上进行遗传操作，有效避免了编解码过程带来的离散化误差、计算开销以及汉明悬崖问题，极大地提升了算法在高精度数值优化任务中的表现。 程序通过模拟生物进化过程，实现了完整的演化计算流程。首先，系统根据指定的变量定义域生成初始实数种群；随后，通过适应度函数对个体进行评价。在选择算子中，集成了轮盘赌选择与精英保留策略，确保优秀基因的传承；在交叉算子方面，采用了算 -
通用遗传算法优化计算框架
本项目利用MATLAB环境实现了完整的遗传算法（Genetic Algorithm, GA）计算流程，旨在解决各种复杂的全局优化问题。遗传算法是一种模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的随机化搜索算法。本项目的核心功能包含初始种群生成、适应度评估函数接口设置、选择操作（采用轮盘赌选择机制）、交叉操作（实现单点交叉或多点交叉）以及变异操作（模拟基因突变以增加种群多样性）。该代码具备极强的通用性，不仅适用于解决连续函数的极值寻找问题，还可以通过修改参数和目标函数，广泛应用于离散型优化、工程参数自动调优、 -
基于遗传算法的复杂约束优化分析系统
本项目提供了一套完整的MATLAB程序框架，专门用于利用遗传算法解决各类复杂的带约束优化问题。其核心功能在于通过模拟生物进化过程中的自然选择、杂交和变异机制，在多维可解空间内高效搜索全局最优解。系统支持处理线性等式约束、线性不等式约束以及复杂的非线性约束条件。用户可以根据实际工程需求，灵活定义目标函数和约束函数。程序内置了详尽的算法参数配置选项，包括种群大小的选择、交叉概率与变异概率的调整、适应度缩放规则以及最大迭代次数设置。本项目的优势在于其鲁棒性强，能够有效处理非凸、非连续、多峰值的复杂函数，且不需要 -
基于莱维飞行的布谷鸟搜索优化算法项目
本项目旨在通过MATLAB平台实现一种高效的群体智能优化工具——布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search, CS）。该算法的灵感源于布谷鸟的寄生育雏行为以及某些鸟类和果蝇的莱维飞行（Lévy flights）特征。算法的核心功能是解决复杂的多维非线性函数的全局寻优问题。其基本原理遵循三个理想化规则：第一，每只布谷鸟一次产一个卵，并将其随机放入一个鸟巢内；第二，在质量最好的鸟巢中，高质量的卵（即更优的解）将被带入下一代；第三，可用的宿主巢穴数量固定，且宿主发现布谷鸟卵的概率为Pa。若发现外来卵，宿主将抛弃 -
基于模拟退火粒子群算法的全局优化程序
本项目旨在结合模拟退火（SA）算法的高效局部搜索能力与粒子群算法（PSO）的强大全局并行寻优优势，重构出一套性能优越的混合优化算法框架。针对传统粒子群算法在处理多峰高维复杂问题时容易过早收敛并陷入局部极小值的缺陷，本项目通过引入模拟退火算法的Metropolis准则，赋予了算法以一定概率接受较差解的能力，从而显著提升了种群跳出局部最优陷阱的机率。在执行过程中，程序首先对粒子的位置、速度、种群规模及搜索空间进行初始化，并设定初始温度和冷却因子。在每一次迭代循环中，粒子根据当前的全局最优和个体最优动态调整飞行
