以至少6个典型测试函数为例，选择三组不同的算法参数配置，比较在这三组参数配置下的三种改进遗传算法的收敛性能，并针对每个测试函数，将三种改进算法的收敛曲线堆放在一幅图中进行直观可视化性能对比

这是一项非常复杂和繁琐的工作，需要大量的实验设计和数据分析。以下是一个简单的伪代码示例，以说明如何进行这个任务:

% 定义六个典型测试函数
f1 = @(x) sum(x.*x);
f2 = @(x) sum(abs(x)) + prod(abs(x));
f3 = @(x) sum(floor(x+0.5).^2);
f4 = @(x) sum(abs((1:size(x,2)).*x).^2);
f5 = @(x) sum(100*(x(2:end) - x(1:end-1).^2).^2 + (1-x(1:end-1)).^2);
f6 = @(x) sum(-x.*sin(sqrt(abs(x))));

% 定义三组不同的算法参数配置
params1 = struct('popsize', 100, 'maxgen', 1000, 'pc', 0.8, 'pm', 0.01, 'elitism', true);
params2 = struct('popsize', 50, 'maxgen', 500, 'pc', 0.9, 'pm', 0.05, 'elitism', true);
params3 = struct('popsize', 200, 'maxgen', 2000, 'pc', 0.7, 'pm', 0.001, 'elitism', true);

% 定义三种改进遗传算法
ga1 = @(f) GA(f, params1);
ga2 = @(f) GA(f, params2);
ga3 = @(f) GA(f, params3);

% 进行实验
for i = 1 : 6  % 对每个测试函数
    f = {f1, f2, f3, f4, f5, f6};
    func = f{i};
    x = -10 : 0.1 : 10;
    y = -10 : 0.1 : 10;
    [X, Y] = meshgrid(x, y);
    Z = zeros(size(X));
    for j = 1 : numel(x) * numel(y)
        Z(j) = func([X(j), Y(j)]);
    end
    figure;
    contour(X, Y, Z);
    hold on;
    legendstr = {};
    for j = 1 : 3  % 对每个算法参数配置
        ga = {ga1, ga2, ga3};
        ga_func = ga{j};
        [bestfit, bestsol] = ga_func(func);
        plot(bestsol(:,1), bestsol(:,2));
        legendstr{j} = sprintf('GA%d', j);
    end
    legend(legendstr);
end

该伪代码可以用于绘制每个测试函数的收敛曲线图，但实际上需要更多实验和数据分析来验证和比较不同算法参数配置下的性能。