进化策略
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基于进化策略的数值优化算法MATLAB仿真程序
本MATLAB程序实现了经典的（1+1）-ES进化策略算法，支持多维函数优化过程的动态可视化和变异步长的自适应调整，同时包含性能统计与多种测试函数的对比分析，适用于优化算法教学与仿真研究。 -
基于MATLAB的进化策略优化算法仿真与分析系统
本项目在MATLAB中完整实现了(μ/ρ + λ)-ES进化策略算法，采用自适应突变与选择机制，支持多维函数优化问题的仿真求解与性能对比分析，适用于优化算法教学与研究。 -
基于实数编码遗传算法的函数极值优化系统
本项目旨在开发一套基于实数编码遗传算法（Real-coded Genetic Algorithm, RCGA）的通用函数优化程序，专门用于求解复杂的多维、非线性连续函数的全局极值问题。相比传统的二进制编码，本程序直接在实数空间进行操作，避免了编解码带来的精度损失和计算开销，显著增强了算法在处理高精度数值优化时的表现。系统深度集成了一系列核心演化机制，包括基于线性空间搜索的种群随机初始化、根据目标函数特性自适应构建的适应度函数、兼顾种群多样性与收敛速度的轮盘赌或锦标赛选择算法。在交叉算子方面，采用了具有优秀 -
遗传算法理论与实践配套工具箱
本项目是专门为遗传算法理论学习与实践设计的MATLAB函数库，旨在深度契合遗传算法相关经典教材的教学需求。项目提供了一套标准化的底层API，涵盖了遗传算法从种群初始化、适应度映射到进化迭代的全生命周期。其核心逻辑实现了多元化的编码机制，支持二进制编码、格雷码编码以及实数编码，能够灵活应对离散与连续空间的寻优问题。在进化机制层面，本项目集成了多种高级选择算子，如轮盘赌选择、随机竞争采样和锦标赛选择，有效平衡了算法的开发与探索能力；在交叉与变异模块中，提供了单点、多点、均匀交叉以及针对实数编码的自适应变异策略
