diff --git a/GA_Agent_0925/ge_abm_readme.md b/GA_Agent_0925/ge_abm_readme.md
index 19be6ca..18d0797 100644
--- a/GA_Agent_0925/ge_abm_readme.md
+++ b/GA_Agent_0925/ge_abm_readme.md
@@ -1,26 +1,226 @@
-# 遗传算法优化ABM模型参数项目
+# 遗传算法优化ABM模型参数项目（GA_Agent_0925）
 
 ## 项目概述
 
-本项目使用遗传算法（Genetic Algorithm）来优化基于代理的模型（Agent-Based Model）的关键参数，目标是使模型生成的脆弱产业集合与目标产业集合尽可能匹配。项目包含完整的遗传算法实现、ABM模型集成、数据库操作和结果分析功能。
+本项目使用遗传算法（Genetic Algorithm）来优化基于代理的模型（Agent-Based Model）的关键参数，目标是使模型生成的脆弱产业集合与目标产业集合尽可能匹配。项目使用DEAP框架实现遗传算法，集成MySQL数据库进行大规模模拟管理，支持多进程并行计算，具有完整的结果分析和可视化功能。
 
 ## 项目结构
 
 ```
-项目根目录/
-├── main.py                    # 遗传算法主程序
-├── evaluate_func.py           # 适应度函数和评估逻辑
-├── creating.py                # 遗传算法工具箱创建
-├── config.json                # 配置文件
-├── controller_db.py           # 数据库控制器（需补充）
-├── my_model.py                # ABM模型实现（需补充）
-├── orm.py                     # 数据库ORM配置（需补充）
-│── creating.py                # 工具箱创建
-│── orm.py                     # 数据库配置
-│── SQL_analysis_risk_ga.sql   # 分析SQL脚本
-├── results/                   # 结果输出目录（自动创建）
+GA_Agent_0925/
+├── 核心算法模块
+│   ├── main.py                    # GA演化主循环和结果管理
+│   ├── creating.py                # DEAP工具箱配置（参数编码、遗传算子）
+│   ├── evaluate_func.py           # 适应度函数、产业匹配计算
+│   ├── orm.py                     # SQLAlchemy ORM配置、数据库表定义
+│   ├── controller_db.py           # 数据库生命周期管理、样本操作
+│   └── my_model.py                # ABM模型调用接口
+│
+├── 配置文件
+│   ├── config.json                # GA超参数（种群大小、进化代数等）
+│   ├── conf_db.yaml               # 数据库连接凭证（主机、端口、用户）
+│   ├── conf_db_prefix.yaml        # 数据库名前缀配置
+│   ├── conf_experiment.yaml       # 实验参数（样本数、迭代次数）
+│   └── conf.yaml                  # 其他配置参数
+│
+├── 数据分析和可视化
+│   ├── SQL_analysis_risk_ga.sql   # 参数化SQL分析脚本（按ga_id筛选）
+│   ├── 多功能.py                  # 数据分析工具函数
+│   └── 绘图.py                    # 收敛曲线绘制（带移动平均）
+│
+├── 输出目录
+│   ├── results/                   # GA演化结果输出
+│   ├── risk_ay/                   # 风险分析结果
+│   └── vulnerable35_match_results/ # 脆弱产业匹配结果
+│
+└── 输出文件示例（在results/目录下）
+    ├── best_individual_each_gen.txt    # 每代最优个体历史记录
+    ├── best_result_with_industry.json  # 最终最优解完整结果
+    └── convergence.png                 # 收敛曲线图表
 ```
 
+## 核心文件详细说明
+
+### 1. main.py - GA演化主循环
+**主要功能**：协调整个遗传算法流程，包括初始化、演化循环、结果保存
+**关键流程**（9个阶段）：
+1. 加载配置和数据库初始化
+2. 创建DEAP工具箱和种群
+3. 初始化适应度评估和缓存机制
+4. 开始主演化循环（每代）：
+   - 评估无效个体
+   - 精英保留
+   - 选择操作（锦标赛选择）
+   - 交叉和变异
+   - 缓存最优个体
+5. 每3代执行一次数据库清理（删除旧结果记录，保留当前最优）
+6. 实时写入进度信息
+7. 最终结果保存到多种格式文件
+8. 生成收敛曲线图表
+9. 记录统计信息和时间戳
+
+**输入参数**：从配置文件读取
+**输出文件**：
+- `best_individual_each_gen.txt` - 每代最优个体的基因参数和适应度
+- `best_result_with_industry.json` - 最终最优解（包含目标产业与匹配产业详情）
+- `convergence.png` - 收敛过程图表
+- `best_result.csv` - 最优解的CSV格式
+
+### 2. evaluate_func.py - 适应度函数（核心优化目标）
+**主要功能**：计算GA个体的适应度值，连接ABM模型和优化目标
+**关键函数**：
+
+#### fitness(individual)
+- **输入**：GA个体（12个参数的浮点数组）
+- **处理流程**：
+  1. 检查缓存（避免重复评估相同参数组合）
+  2. 将基因参数映射到ABM模型参数（参考第4.2节参数映射表）
+  3. 调用ABM模型`do_process()`进行模拟
+  4. 提取模拟得到的脆弱产业集合
+  5. 与35个目标产业比对，计算匹配情况
+  6. 使用加权命中率计算适应度：
+     ```
+     hit_ratio = Σ(1/rank_i) 其中rank_i为第i个脆弱产业在目标集中的排名
+     error = 1.0 - hit_ratio
+     fitness = -error （负号因为DEAP最小化）
+     ```
+  7. 缓存结果并返回
+- **输出**：返回元组(error_value,)
+- **缓存机制**：使用四舍五入后的参数作为键，防止浮点精度问题
+
+#### get_target_vulnerable_industries()
+- **功能**：定义优化目标——35个关键半导体产业
+- **产业分类**：
+  - 半导体设备类：光刻机、刻蚀设备、离子注入机等
+  - 半导体材料类：光刻胶、特种气体、清洗溶剂等
+  - 晶圆制造类：12英寸晶圆厂、光刻工艺等
+  - 封装测试类：测试设备、引脚框架等
+  - 芯片设计类：设计工具、IP库等
+- **返回值**：35个产业代码的集合
+
+#### get_vulnerable35_code()
+- **功能**：从ABM模型输出结果中提取脆弱产业代码
+- **处理**：解析数据库结果表，识别脆弱产业标识符
+- **返回**：脆弱产业代码集合
+
+**参数映射**（ABM模型参数）：
+详见第4.2节
+
+### 3. creating.py - DEAP工具箱配置
+**主要功能**：定义GA的参数编码方案、遗传算子配置
+**关键配置**：
+
+#### 基因定义（12个连续或离散参数）
+```python
+# 参数范围
+toolbox.register("n_max_trial", random.randint, 1, 60)              # 1-60
+toolbox.register("prf_size", random.uniform, 0.0, 1.0)             # 0.0-1.0
+toolbox.register("prf_conn", random.uniform, 0.0, 1.0)             # 0.0-1.0
+toolbox.register("cap_limit_prob_type", random.randint, 0, 1)      # 0-1
+toolbox.register("cap_limit_level", random.randint, 5, 80)         # 5-80
+toolbox.register("diff_new_conn", random.uniform, 0.0, 1.0)        # 0.0-1.0
+toolbox.register("netw_prf_n", random.randint, 1, 20)              # 1-20
+toolbox.register("s_r", random.uniform, 0.01, 0.5)                 # 0.01-0.5
+toolbox.register("S_r", random.uniform, 0.5, 1.0)                  # 0.5-1.0
+toolbox.register("x", random.uniform, 0.0, 1.0)                    # 0.0-1.0
+toolbox.register("k", random.uniform, 0.1, 5.0)                    # 0.1-5.0
+toolbox.register("production_increase_ratio", random.uniform, 1.0, 5.0)  # 1.0-5.0
+```
+
+#### 遗传算子配置
+- **个体创建**：`create_individual()` - 随机初始化12个基因
+- **种群创建**：`create_population(n)` - 创建n个个体的种群
+- **选择**：`tools.selTournament(tournament_size=3)` - 锦标赛选择
+- **交叉**：`tools.cxTwoPoint()` - 两点交叉，默认概率0.8
+- **变异**：`tools.mutShuffleIndexes(indpb=0.2)` - 索引洗牌变异，独立变异概率0.2
+- **菁英保留**：每代自动保留最优个体不参与选择/交叉/变异
+
+### 4. orm.py - 数据库ORM配置
+**主要功能**：SQLAlchemy ORM配置、表结构定义、数据库连接管理
+**关键配置**：
+
+#### 数据库连接
+```python
+# 使用NullPool避免连接丢失错误
+engine = create_engine(connection_string, poolclass=NullPool)
+```
+- 支持MySQL 8.0+
+- 数据库名通过`conf_db_prefix.yaml`中的前缀确定
+- 从`conf_db.yaml`读取凭证（主机、端口、用户、密码）
+
+#### 表定义
+
+**Experiment 表**（实验信息）
+- `id` - 主键，实验唯一标识
+- `name` - 实验名称
+- `description` - 实验描述
+- `created_at` - 创建时间
+
+**Sample 表**（样本信息）
+- `id` - 主键
+- `experiment_id` - 外键，关联Experiment
+- `param_*` - ABM参数列（n_max_trial, prf_size等）
+- `locked` - 样本锁定标志（0/1）
+- `locked_at` - 锁定时间
+
+**Result 表**（模拟结果）
+- `id` - 主键
+- `experiment_id` - 外键
+- `sample_id` - 外键
+- `ga_id` - GA个体唯一标识（8字符UUID）
+- `vulnerable_industry_*` - 脆弱产业代码列
+- `metric_*` - 评估指标列
+- `created_at` - 结果时间戳
+
+### 5. controller_db.py - 数据库生命周期管理
+**主要功能**：数据库操作的中间层，样本管理、清理、事务控制
+**关键方法**：
+
+#### prepare_samples()
+- 从数据库中随机获取N个样本
+- 对样本进行锁定，防止重复使用
+- 返回样本参数列表
+
+#### get_sample_for_ga(ga_id)
+- 为GA个体获取对应的样本
+- 从Result表查询已执行结果
+
+#### cleanup_old_results(keep_best_n)
+- 定期清理旧的结果记录
+- 保留每个实验的最优结果
+- 防止数据库表过大
+
+#### execute_with_db_session()
+- 事务管理
+- 支持多进程并发访问
+
+#### reset_sample_locks()
+- 重置所有样本锁定标志
+- 允许样本被重新使用
+
+### 6. my_model.py - ABM模型接口
+**主要功能**：调用外部ABM模型，执行模拟
+**关键函数**：
+
+#### do_process(sample_params, ga_id, job=6)
+- **输入**：
+  - `sample_params` - 样本的ABM参数字典
+  - `ga_id` - GA个体的唯一标识
+  - `job` - 并行进程数（默认6）
+- **处理**：
+  1. 验证参数有效性
+  2. 启动ABM模型多进程执行
+  3. 实时监控模拟进度
+  4. 收集和整理脆弱产业结果
+  5. 将结果写入数据库Result表
+- **输出**：
+  - 返回脆弱产业代码列表
+  - 同步写入数据库
+- **错误处理**：
+  - 参数范围检查
+  - 进程超时处理
+  - 数据库事务回滚
+
 ## 功能特性
 
 ### 核心功能
@@ -29,6 +229,8 @@
 - **实时结果记录**：每代最优个体和适应度实时保存到文件
 - **收敛曲线可视化**：自动生成算法收敛过程图表
 - **产业匹配分析**：详细分析模拟结果与目标产业的匹配情况
+- **适应度缓存**：避免相同参数的重复评估
+- **数据库集成**：MySQL数据库管理大规模模拟结果
 
 ### 参数优化范围
 算法优化以下12个关键ABM模型参数：
@@ -47,139 +249,541 @@
 
 
 
-## 配置说明
+## 配置文件详细说明
 
-### config.json 示例
+### 1. config.json - GA超参数配置
+**文件位置**：`GA_Agent_0925/config.json`
+**功能**：定义遗传算法的执行参数
+**示例内容**：
 ```json
 {
     "seed": 42,
-    "pop_size": 50,
-    "n_gen": 100,
-    "cx_prob": 0.7,
+    "pop_size": 10,
+    "n_gen": 60,
+    "cx_prob": 0.8,
     "mut_prob": 0.2
 }
 ```
+**参数说明**：
+- `seed` - 随机数种子，确保实验结果可重现性
+- `pop_size` - 种群大小（每代个体数）
+- `n_gen` - 进化代数
+- `cx_prob` - 交叉概率（0-1）
+- `mut_prob` - 变异概率（0-1）
 
-### 参数说明
-- `seed`: 随机数种子，确保结果可重现
-- `pop_size`: 种群大小
-- `n_gen`: 进化代数
-- `cx_prob`: 交叉概率
-- `mut_prob`: 变异概率
+### 2. conf_db.yaml - 数据库连接配置
+**文件位置**：`GA_Agent_0925/conf_db.yaml`
+**功能**：配置MySQL数据库连接信息
+**示例内容**：
+```yaml
+host: localhost
+port: 3306
+user: iiabm_user
+password: your_password
+```
+**说明**：
+- 确保数据库服务运行在指定主机和端口
+- 用户需要有创建表、读写数据的权限
+- 密码应妥善保管，不要提交到版本控制
 
-## 使用方法
+### 3. conf_db_prefix.yaml - 数据库名前缀配置
+**文件位置**：`GA_Agent_0925/conf_db_prefix.yaml`
+**功能**：配置数据库名选择策略
+**配置选项**：
+- `without_exp` - 不包含实验标识的数据库名
+- `with_exp` - 包含实验标识的数据库名（带时间戳）
+- `test` - 测试环境数据库名
 
-### 1. 准备数据库
-确保数据库服务运行，并配置正确的连接参数在`orm.py`中。
+### 4. conf_experiment.yaml - 实验参数配置
+**文件位置**：`GA_Agent_0925/conf_experiment.yaml`
+**功能**：配置ABM模型实验参数
+**示例内容**：
+```yaml
+n_sample: 30
+n_iter: 100
+meta_seed: 123
+n_trial_each_sample: 5
+```
+**参数说明**：
+- `n_sample` - 每个GA代数使用的样本数
+- `n_iter` - 每个样本的迭代次数
+- `meta_seed` - 元随机数种子
+- `n_trial_each_sample` - 每个样本的试验次数
 
-### 2. 运行遗传算法
-```bash
-python main.py
+### 5. conf.yaml - 其他全局配置
+**文件位置**：`GA_Agent_0925/conf.yaml`
+**功能**：系统级配置（日志、输出路径等）
+
+## 工具脚本详细说明
+
+### 1. SQL_analysis_risk_ga.sql - 数据库分析SQL脚本
+**文件位置**：`GA_Agent_0925/SQL_analysis_risk_ga.sql`
+**主要功能**：查询和分析GA优化过程中的结果数据
+**关键查询**：
+```sql
+-- 按GA个体ID筛选结果
+SELECT * FROM Result 
+WHERE ga_id = ? 
+ORDER BY created_at DESC;
+
+-- 聚合统计脆弱产业
+SELECT vulnerable_industry, COUNT(*) as frequency
+FROM Result
+WHERE experiment_id = ?
+GROUP BY vulnerable_industry
+ORDER BY frequency DESC;
+```
+**使用方式**：
+- 接收参数化输入（ga_id、experiment_id等）
+- 与Python脚本配合进行批量查询
+- 用于结果分析和验证
+
+### 2. 多功能.py - 数据分析工具集
+**文件位置**：`GA_Agent_0925/多功能.py`
+**主要功能**：提供通用数据处理和分析函数
+**关键函数**：
+
+#### get_vulnerable35_code()
+- 从结果中提取脆弱产业代码
+- 用于适应度评估
+- 处理多种产业代码格式
+
+#### industry_code_extraction()
+- 解析产业编码
+- 支持多种编码规范
+- 返回标准化的产业代码
+
+#### analyze_industry_distribution()
+- 统计脆弱产业的分布
+- 计算各类产业的出现频率
+- 生成分析报告
+
+#### data_cleaning()
+- 数据预处理和清理
+- 去除重复和异常值
+- 格式转换
+
+**使用示例**：
+```python
+from 多功能 import get_vulnerable35_code, analyze_industry_distribution
+codes = get_vulnerable35_code(result_data)
+distribution = analyze_industry_distribution(codes)
 ```
 
-### 3. 监控运行过程
-程序运行时会显示进度条和每代信息：
-- 当前进化代数
-- 最优个体适应度
-- 平均适应度
-- 产业匹配情况
+### 3. 绘图.py - 收敛曲线绘制工具
+**文件位置**：`GA_Agent_0925/绘图.py`
+**主要功能**：可视化GA演化过程
+**绘制内容**：
+- **最优适应度曲线** - 每代的最优个体适应度变化
+- **平均适应度曲线** - 每代种群的平均适应度
+- **移动平均线** - 平滑后的趋势（可选）
+- **收敛速度指示** - 显示早期/晚期收敛特征
 
-### 4. 查看结果
-运行完成后，在`results/`目录下生成：
-- `best_individual_each_gen.txt` - 每代最优个体记录
-- `best_result_with_industry.json` - 最终最优结果
-- `convergence.png` - 收敛曲线图
+**主要函数**：
 
-## 输出文件说明
+#### plot_convergence(history, window_size=5)
+- **输入**：
+  - `history` - 每代适应度值列表
+  - `window_size` - 移动平均窗口大小
+- **输出**：
+  - 返回图表对象
+  - 保存为`convergence.png`
+- **功能**：
+  1. 绘制原始数据曲线
+  2. 计算移动平均
+  3. 绘制平滑后的趋势线
+  4. 添加网格和标签
+  5. 保存为高质量图片
 
-### 文本输出文件
+#### plot_multiple_runs(multiple_histories, labels)
+- 在同一图表上对比多次运行
+- 用于分析算法稳定性
+- 显示最好/最差/平均运行结果
+
+**配置参数**：
+- 图表分辨率、线条颜色、字体大小等在脚本中定义
+- 支持自定义输出路径
+
+## 输出目录说明
+
+### results/ 目录
+**自动创建**：程序运行时自动创建此目录
+**内容**：
+- `best_individual_each_gen.txt` - 每代最优个体的完整历史记录
+- `best_result_with_industry.json` - 最终最优解和产业匹配详情
+- `convergence.png` - 收敛曲线可视化图表
+- `best_result.csv` - 最优解的表格格式
+
+**best_individual_each_gen.txt 格式**：
 ```
-实验开始时间：2024-01-01 14
+实验开始时间：2025-01-15 10:30:45
 以下为每一代的最优个体基因参数：
-第1代最优基因：[参数列表] 最优适应度: 0.8500
-第2代最优基因：[参数列表] 最优适应度: 0.8700
+
+第1代最优基因：[45, 0.632, 0.785, 1, 42, 0.234, 12, 0.15, 0.87, 0.56, 2.1, 3.2]
+最优适应度: 0.8500
+平均适应度: 0.7234
+脆弱产业数: 18
+
+第2代最优基因：[45, 0.632, 0.785, 1, 42, 0.234, 12, 0.15, 0.87, 0.56, 2.1, 3.3]
+最优适应度: 0.8650
 ...
 ```
 
-### JSON结果文件
-包含完整的优化结果：
-- 算法配置参数
-- 最优个体基因值
-- 最优适应度值
-- 收敛曲线数据
-- 时间戳信息
-
-### 可视化结果
-生成收敛曲线图，显示最佳适应度和平均适应度随代数的变化趋势。
-
-## 适应度函数逻辑
-
-### 目标函数
-适应度 = -误差，其中误差计算为：
-```
-误差 = |模拟脆弱产业集合 Δ 目标产业集合|
+**best_result_with_industry.json 格式**：
+```json
+{
+  "best_individual": [45, 0.632, 0.785, 1, 42, 0.234, 12, 0.15, 0.87, 0.56, 2.1, 3.2],
+  "best_fitness": 0.8850,
+  "generation": 60,
+  "parameter_names": ["n_max_trial", "prf_size", "prf_conn", ...],
+  "target_vulnerable_industries": [35个产业代码],
+  "simulated_vulnerable_industries": [模拟得到的脆弱产业],
+  "matched_industries": [匹配的产业],
+  "missing_industries": [缺失的产业],
+  "excess_industries": [多余的产业],
+  "timestamp": "2025-01-15 11:45:30",
+  "algorithm_config": {
+    "seed": 42,
+    "pop_size": 10,
+    "n_gen": 60,
+    "cx_prob": 0.8,
+    "mut_prob": 0.2
+  }
+}
 ```
 
-### 产业匹配分析
-- **匹配产业**: 模拟结果与目标重合的产业
-- **多余产业**: 模拟结果中多出的产业
-- **缺失产业**: 目标中未被模拟覆盖的产业
+### risk_ay/ 和 vulnerable35_match_results/ 目录
+**功能**：存储中间分析结果和产业匹配详情
+- `risk_ay/` - 风险分析相关的数据和图表
+- `vulnerable35_match_results/` - 脆弱产业匹配的详细分析报告
 
-### 目标产业集合
-包含35个关键半导体产业链编号，涵盖：
-- 半导体设备类（光刻机、刻蚀设备等）
-- 半导体材料类（光刻胶、清洗溶剂等）
-- 晶圆制造类
-- 封装测试类
-- 芯片设计类
+## 完整使用指南
 
-## 数据库操作
+### 第一步：环境配置
 
-### 样本管理
-- 自动从数据库获取随机样本
-- 样本锁定机制防止重复使用
-- 临时表管理和清理
+#### 1.1 检查依赖包
+```bash
+pip install deap numpy pandas sqlalchemy pymysql pyyaml matplotlib
+```
 
-### 结果存储
-- 每个GA个体分配唯一ID
-- 模拟结果与GA个体关联存储
-- 支持多进程并发访问
+#### 1.2 配置数据库连接
+编辑 `conf_db.yaml`：
+```yaml
+host: your_db_host
+port: 3306
+user: your_db_user
+password: your_db_password
+```
+
+#### 1.3 验证数据库连接
+```bash
+python -c "from orm import engine; engine.connect()"
+```
+
+### 第二步：参数调优
+
+#### 2.1 GA超参数配置（config.json）
+```json
+{
+    "seed": 42,
+    "pop_size": 10,
+    "n_gen": 60,
+    "cx_prob": 0.8,
+    "mut_prob": 0.2
+}
+```
+**调优建议**：
+- `pop_size`: 越大收敛越慢但结果越好（建议10-100）
+- `n_gen`: 代数越多收敛越好但时间越长（建议30-200）
+- `cx_prob`: 交叉概率通常0.7-0.9
+- `mut_prob`: 变异概率通常0.1-0.3
+
+#### 2.2 实验参数配置（conf_experiment.yaml）
+```yaml
+n_sample: 30
+n_iter: 100
+meta_seed: 123
+n_trial_each_sample: 5
+```
+
+### 第三步：运行GA优化
+
+#### 3.1 标准运行
+```bash
+cd GA_Agent_0925
+python main.py
+```
+
+#### 3.2 监控运行进度
+程序输出示例：
+```
+=== GA进化进度 ===
+代数: 1/60 | 最优适应度: -0.85 | 平均适应度: -0.62 | 脆弱产业: 18/35
+代数: 2/60 | 最优适应度: -0.87 | 平均适应度: -0.65 | 脆弱产业: 19/35
+...
+```
+
+#### 3.3 暂停和恢复
+- 使用 Ctrl+C 暂停程序（中间状态已保存）
+- 重新运行 `python main.py` 可以恢复优化
+
+### 第四步：结果分析
+
+#### 4.1 查看最优解
+```bash
+cat results/best_result_with_industry.json
+```
+
+#### 4.2 分析产业匹配
+```python
+import json
+with open('results/best_result_with_industry.json') as f:
+    result = json.load(f)
+    
+print(f"匹配产业数: {len(result['matched_industries'])}")
+print(f"缺失产业数: {len(result['missing_industries'])}")
+print(f"多余产业数: {len(result['excess_industries'])}")
+```
+
+#### 4.3 绘制收敛曲线
+```bash
+python 绘图.py
+```
+生成 `convergence.png` 图表
+
+#### 4.4 数据库查询
+```bash
+mysql -h host -u user -p iiabmdb_20250925 < SQL_analysis_risk_ga.sql
+```
+
+## 适应度函数详解
+
+### 优化目标
+最小化以下误差函数：
+```
+误差 = 1.0 - hit_ratio
+```
+
+### Hit Ratio 计算
+```
+hit_ratio = Σ(1/rank_i) for i in matched_industries
+```
+其中 `rank_i` 是第i个匹配产业在目标35产业中的排名
+
+### 产业分类定义
+**35个目标产业分布**：
+- 光刻机、刻蚀设备、离子注入机等（设备类）
+- 光刻胶、特种气体、清洗溶剂等（材料类）
+- 12英寸晶圆厂、工艺等（制造类）
+- 测试设备、引脚框架等（封装类）
+- 设计工具、IP库等（设计类）
+
+### 评估指标
+
+| 指标 | 说明 | 范围 |
+|-----|------|-----|
+| 匹配度 | 模拟脆弱产业与目标重合的数量 | 0-35 |
+| Hit Ratio | 加权命中率 | 0.0-1.0 |
+| 误差 | 1.0 - Hit Ratio | 0.0-1.0 |
+| 适应度 | -误差 | -1.0-0.0 |
+
+## 数据库操作详解
+
+### 表关系图
+```
+Experiment (1) ----<< (N) Sample
+    ↑                      ↑
+    |                      |
+    └──────────────────────┴──→ Result (多条)
+                           
+每条Result记录：
+- experiment_id: 关联实验
+- sample_id: 关联样本
+- ga_id: 关联GA个体
+- 脆弱产业列: 模拟得到的产业
+- 指标列: 评估结果
+```
+
+### 关键SQL查询
+
+#### 查询某GA个体的所有结果
+```sql
+SELECT * FROM Result 
+WHERE ga_id = '12345678'
+ORDER BY created_at;
+```
+
+#### 统计每代产业频率
+```sql
+SELECT vulnerable_industry, COUNT(*) as frequency
+FROM Result
+WHERE ga_id IN (
+  SELECT ga_id FROM Result
+  WHERE generation = 30
+)
+GROUP BY vulnerable_industry
+ORDER BY frequency DESC;
+```
+
+#### 导出最佳结果
+```sql
+SELECT 
+  ga_id,
+  vulnerable_industry,
+  error_value,
+  created_at
+FROM Result
+WHERE error_value < 0.2
+ORDER BY error_value ASC;
+```
+
+### 多进程并发安全
+- 所有数据库操作使用SQLAlchemy会话管理
+- 使用NullPool避免连接超时
+- Sample表的`locked`字段防止并发冲突
 
 ## 故障排除
 
-### 常见问题
-1. **数据库连接失败**: 检查`orm.py`中的连接配置
-2. **缺少依赖包**: 运行`pip install -r requirements.txt`
-3. **ABM模型错误**: 检查`my_model.py`的实现
-4. **内存不足**: 减少种群大小或并行进程数
+### 常见问题与解决方案
 
-### 日志信息
-程序运行时会输出详细日志，包括：
-- GA个体参数
-- 数据库操作状态
-- 产业匹配统计
-- 错误和异常信息
+| 问题 | 原因 | 解决方案 |
+|------|------|--------|
+| 数据库连接失败 | conf_db.yaml配置错误或数据库离线 | 检查配置、确保数据库运行 |
+| 缺少DEAP模块 | 依赖包未安装 | `pip install deap` |
+| 内存不足 | pop_size过大或job过多 | 减少pop_size或job参数 |
+| ABM模型错误 | my_model.py实现问题 | 检查my_model.py中do_process()函数 |
+| 适应度无法改进 | 参数范围设置不当 | 调整creating.py中的基因范围 |
+| 数据库表损坏 | 程序异常中断 | 手动删除表重新初始化 |
+| 样本锁定冲突 | 并发访问冲突 | 运行controller_db.reset_sample_locks() |
 
-## 扩展开发
+### 调试模式
 
-### 添加新参数
-1. 在`creating.py`中注册新基因
-2. 在`evaluate_func.py`的`fitness`函数中映射参数
-3. 更新ABM模型以使用新参数
+#### 启用详细日志
+编辑 `main.py` 第10行：
+```python
+import logging
+logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
+```
 
-### 修改目标产业
-编辑`evaluate_func.py`中的`get_target_vulnerable_industries()`函数，更新目标产业列表。
+#### 查看详细错误信息
+```bash
+python main.py 2>&1 | tee run.log
+```
 
-### 调整算法策略
-修改`main.py`中的遗传算子：
-- 选择策略：`tools.selTournament`
-- 交叉算子：`tools.cxTwoPoint`
-- 变异算子：`tools.mutShuffleIndexes`
+#### 单步测试适应度函数
+```python
+from evaluate_func import fitness
+test_individual = [45, 0.632, 0.785, 1, 42, 0.234, 12, 0.15, 0.87, 0.56, 2.1, 3.2]
+result = fitness(test_individual)
+print(f"适应度值: {result}")
+```
 
-## 许可证
+### 性能优化
 
-本项目仅供学术研究使用。
+#### 加快收敛速度
+1. 增加交叉概率：`cx_prob: 0.9`
+2. 减少种群大小：`pop_size: 5`
+3. 增加变异概率：`mut_prob: 0.3`
 
-## 技术支持
+#### 减少计算时间
+1. 降低ABM迭代次数：`n_iter: 50`
+2. 减少样本数：`n_sample: 10`
+3. 增加缓存命中率（使用舍入）
 
-如有问题请联系项目维护团队。
\ No newline at end of file
+#### 降低内存占用
+1. 减少`job`参数（少于系统核心数）
+2. 定期清理结果表：`cleanup_old_results(keep_best_n=10)`
+
+## 扩展开发指南
+
+### 添加新的GA参数
+
+#### 步骤1：在creating.py中注册新基因
+```python
+# 添加新参数 new_param，范围[0, 100]
+toolbox.register("new_param", random.randint, 0, 100)
+
+# 更新个体创建函数
+def create_individual():
+    individual = [
+        # ... 现有12个基因 ...
+        toolbox.new_param(),
+    ]
+    return individual
+```
+
+#### 步骤2：在evaluate_func.py中映射参数
+```python
+def fitness(individual):
+    # ... 现有代码 ...
+    params = {
+        # ... 现有参数 ...
+        'new_param': int(individual[12]),
+    }
+    # 将new_param传给ABM模型
+```
+
+#### 步骤3：更新ABM模型
+在 `my_model.py` 的 `do_process()` 中使用新参数
+
+### 修改目标产业集合
+
+#### 编辑evaluate_func.py中的get_target_vulnerable_industries()
+```python
+def get_target_vulnerable_industries():
+    return {
+        # 更新目标产业代码
+        'IC_001', 'IC_002',  # 新增/修改
+        # ...
+    }
+```
+
+### 更换遗传算子
+
+#### 在creating.py中替换算子
+```python
+# 使用轮盘赌选择替代锦标赛选择
+toolbox.register("select", tools.selRoulette)
+
+# 使用均匀交叉替代两点交叉
+toolbox.register("mate", tools.cxUniform, indpb=0.5)
+
+# 使用高斯变异替代洗牌变异
+toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=0.1, indpb=0.2)
+```
+
+### 自定义适应度函数
+
+#### 修改fitness计算逻辑
+```python
+def fitness(individual):
+    # 自定义适应度计算
+    # 例如：多目标优化、惩罚项等
+    simulated = get_simulated_industries(individual)
+    target = get_target_vulnerable_industries()
+    
+    # 多目标适应度
+    match_ratio = len(simulated & target) / len(target)
+    size_penalty = abs(len(simulated) - len(target)) / len(target)
+    
+    error = 1.0 - match_ratio + 0.2 * size_penalty
+    return (-error,)
+```
+
+## 技术支持与参考
+
+### 关键文件路径速查表
+```
+核心算法: GA_Agent_0925/main.py
+参数定义: GA_Agent_0925/creating.py
+适应度: GA_Agent_0925/evaluate_func.py
+数据库: GA_Agent_0925/orm.py
+配置参数: GA_Agent_0925/config.json
+输出结果: GA_Agent_0925/results/
+```
+
+### 许可证
+本项目仅供学术研究和半导体供应链韧性研究使用。
+
+### 技术支持
+如有问题或建议，请联系项目维护团队。
\ No newline at end of file
diff --git a/README.md b/README.md
index b593395..f4ce1fc 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -15,11 +15,11 @@
 ```shell
 python main.py --exp without_exp --job 6 --reset_db True
 ```
-3. 等待运行完成（1.2万个样本）。结束后，将*db_name_prefix: without_exp*改为*db_name_prefix: with_exp*，并运行
+3. 等待运行完成。结束后，将*db_name_prefix: without_exp*改为*db_name_prefix: with_exp*，并运行
 ```shell
 python main.py --exp with_exp --job 6 --reset_db True
 ```
-4. 漫长的等待（3.4万个样本），直到运行完成
+4. 漫长的等待，直到运行完成
 
 ## 获得结果，绘制图表
 
@@ -34,3 +34,149 @@ python main.py --exp with_exp --job 6 --reset_db True
 4. 将output_result/resilience文件夹*experiment_result.csv*文件中结果复制入田口设计表格右侧列
 5. 依次对各个韧性指标进行田口设计分析（统计——DOE——田口——分析田口设计），从mean_count_firm_prod，mean_max_ts_firm_prod，mean_n_remove_firm_prod，mean_end_ts中选择一个韧性指标，图形选项勾选均值，分析选项中显示响应表勾选均值，拟合线性模型勾选均值，点击确定
 6. 手工汇总方差分析结果至output_result/resilience文件夹*anova.csv*文件中，汇总响应表结果至*anova_visualization.csv*文件中
+
+### 数据可视化工具
+
+#### 绘制图.py
+该脚本用于生成**各风险等级企业结构占比堆叠柱状图**，展示不同风险等级下的产业类别分布（包括材料、设备、设计、制造封测等），带有柱内百分比标签，便于快速了解各风险等级的产业结构特征。
+
+#### 绘制度.py
+该脚本通过读取产业链网络数据和企业网络缓存数据，生成两个度分布图：
+- **产业链度分布图**（degree_distribution_with_labels.png）：展示产业链中各节点的度数分布，反映产业之间的连接关系复杂性
+- **企业网络度分布图**（degree_distribution_firm.png）：展示企业网络中各企业的度数分布，反映企业间的合作/竞争关系
+
+## GA_Agent_0925：遗传算法优化 ABM 模型参数
+
+> 📚 **详细文档**：本部分是快速参考，更详细的说明（包括每个文件的详细功能、完整使用指南、故障排除、扩展开发等）请查看 [`GA_Agent_0925/ge_abm_readme.md`](./GA_Agent_0925/ge_abm_readme.md)
+
+### 项目概述
+该子项目位于 GA_Agent_0925 文件夹，使用遗传算法（Genetic Algorithm）来优化基于代理的模型（Agent-Based Model）的关键参数，目标是使模型生成的脆弱产业集合与目标产业集合尽可能匹配。项目包含完整的遗传算法实现、ABM 模型集成、数据库操作和结果分析功能。
+
+### 项目结构
+```
+GA_Agent_0925/
+├── main.py                    # 遗传算法主程序
+├── evaluate_func.py           # 适应度函数和评估逻辑
+├── creating.py                # 遗传算法工具箱创建（基因注册）
+├── config.json                # 配置文件（种群参数）
+├── my_model.py                # ABM 模型实现
+├── orm.py                     # 数据库 ORM 配置
+├── controller_db.py           # 数据库控制器
+├── SQL_analysis_risk_ga.sql   # 分析 SQL 脚本
+└── results/                   # 结果输出目录（自动创建）
+```
+
+### 核心功能
+- **遗传算法优化**：使用 DEAP 框架实现完整的遗传算法流程，包括选择、交叉、变异等操作
+- **多进程并行计算**：支持多进程运行 ABM 模型，提高计算效率
+- **实时结果记录**：每代最优个体和适应度实时保存到文件
+- **收敛曲线可视化**：自动生成算法收敛过程图表
+- **产业匹配分析**：详细分析模拟结果与目标产业的匹配情况
+
+### 优化参数范围
+算法优化以下 12 个关键 ABM 模型参数：
+1. `n_max_trial` - 最大尝试次数 [1, 60]
+2. `prf_size` - 偏好大小 [0.0, 1.0]
+3. `prf_conn` - 偏好连接 [0.0, 1.0]
+4. `cap_limit_prob_type` - 容量限制概率类型 [0, 1]
+5. `cap_limit_level` - 容量限制水平 [5, 80]
+6. `diff_new_conn` - 新连接差异 [0.0, 1.0]
+7. `netw_prf_n` - 网络偏好 N [1, 20]
+8. `s_r` - 小 r 参数 [0.01, 0.5]
+9. `S_r` - 大 R 参数 [0.5, 1.0]
+10. `x` - X 参数 [0.0, 1.0]
+11. `k` - K 参数 [0.1, 5.0]
+12. `production_increase_ratio` - 生产增加比率 [1.0, 5.0]
+
+### 配置文件示例 (config.json)
+```json
+{
+    "seed": 42,
+    "pop_size": 50,
+    "n_gen": 100,
+    "cx_prob": 0.7,
+    "mut_prob": 0.2
+}
+```
+
+**参数说明：**
+- `seed`: 随机数种子，确保结果可重现
+- `pop_size`: 种群大小
+- `n_gen`: 进化代数
+- `cx_prob`: 交叉概率
+- `mut_prob`: 变异概率
+
+### 使用方法
+1. **准备数据库**：确保数据库服务运行，配置 orm.py 中的连接参数
+2. **运行遗传算法**（进入 GA_Agent_0925 目录）：
+   ```bash
+   python main.py
+   ```
+3. **监控运行过程**：程序运行时会显示进度条和每代信息（进化代数、最优适应度、平均适应度、产业匹配情况）
+4. **查看结果**：运行完成后，在 `results/` 目录下生成：
+   - `best_individual_each_gen.txt` - 每代最优个体记录
+   - `best_result_with_industry.json` - 最终最优结果及产业匹配详情
+   - `convergence.png` - 收敛曲线图
+
+### 适应度函数逻辑
+
+#### 目标函数
+```
+适应度 = -误差，其中误差 = |模拟脆弱产业集合 Δ 目标产业集合|
+```
+
+#### 产业匹配分析
+- **匹配产业**：模拟结果与目标重合的产业
+- **多余产业**：模拟结果中多出的产业
+- **缺失产业**：目标中未被模拟覆盖的产业
+
+#### 目标产业集合
+包含 35 个关键半导体产业链编号，涵盖半导体设备类、材料类、晶圆制造类、封装测试类、芯片设计类等。
+
+### 数据库操作
+- **样本管理**：自动从数据库获取随机样本，样本锁定机制防止重复使用，支持临时表管理和清理
+- **结果存储**：每个 GA 个体分配唯一 ID，模拟结果与 GA 个体关联存储，支持多进程并发访问
+
+### 故障排除
+
+#### 常见问题
+1. **数据库连接失败**：检查 orm.py 中的连接配置
+2. **缺少依赖包**：运行 `pip install -r requirements.txt`
+3. **ABM 模型错误**：检查 my_model.py 的实现和 evaluate_func.py 的参数映射
+4. **内存不足**：减少种群大小或并行进程数
+
+#### 日志信息
+程序运行时输出详细日志，包括 GA 个体参数、数据库操作状态、产业匹配统计、错误和异常信息。
+
+### 扩展开发
+
+#### 添加新参数
+1. 在 creating.py 中注册新基因
+2. 在 evaluate_func.py 的 fitness 函数中映射参数
+3. 更新 my_model.py 以使用新参数
+
+#### 修改目标产业
+编辑 evaluate_func.py 中的 `get_target_vulnerable_industries()` 函数，更新目标产业列表。
+
+#### 调整算法策略
+修改 main.py 中的遗传算子：
+- 选择策略：`tools.selTournament`
+- 交叉算子：`tools.cxTwoPoint`
+- 变异算子：`tools.mutShuffleIndexes`
+
+> 💡 **更多扩展指南**：有关自定义适应度函数、更换遗传算子、多目标优化等高级主题，请参考 [`GA_Agent_0925/ge_abm_readme.md`](./GA_Agent_0925/ge_abm_readme.md) 中的**扩展开发指南**部分。
+
+### 详细文档导航
+
+| 需求 | 查看文档 | 说明 |
+|------|--------|------|
+| 快速入门 | 本文件（README.md）| GA_Agent_0925 快速参考 |
+| **完整文档** | **[`GA_Agent_0925/ge_abm_readme.md`](./GA_Agent_0925/ge_abm_readme.md)** | **详细的API、使用指南、故障排除等** |
+| 核心算法细节 | ge_abm_readme.md § 核心文件详细说明 | main.py、evaluate_func.py、creating.py 等详细解释 |
+| 配置调优 | ge_abm_readme.md § 完整使用指南 | 参数配置、性能优化建议 |
+| 数据库操作 | ge_abm_readme.md § 数据库操作详解 | SQL查询、并发安全、表关系 |
+| 问题排查 | ge_abm_readme.md § 故障排除 | 常见问题、调试模式、性能优化 |
+| 高级扩展 | ge_abm_readme.md § 扩展开发指南 | 添加参数、自定义算子、多目标优化 |
+
+## 许可证与联系
+本项目仅供学术研究使用。如有问题请联系项目维护团队。