基于蚁群算法的连续函数优化MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了蚁群算法在连续函数优化中的应用，支持Rosenbrock、Ackley等多种测试函数，提供可视化界面展示蚂蚁路径和收敛过程，算法参数可调，便于研究和教学使用。

详 情 说 明

基于蚁群算法的连续函数优化求解系统

项目介绍

本项目实现了蚁群优化算法（ACO）在连续函数优化问题中的应用。通过模拟蚂蚁觅食行为中的信息素机制，系统能够有效求解多维连续空间的最优化问题。该系统特别适用于非线性、多峰函数的全局优化，并提供了完整的可视化分析工具。

功能特性

• 标准算法实现：完整实现连续域蚁群优化算法核心逻辑
• 多函数支持：内置Rosenbrock、Ackley、Sphere等多种测试函数
• 交互式界面：实时展示蚂蚁搜索路径和收敛过程动态变化
• 参数可调：支持蚂蚁数量、信息素强度、挥发系数等关键参数灵活配置
• 高维求解：可有效处理n维连续变量的优化问题
• 全面输出：提供最优解、收敛曲线、性能分析等完整结果报告

使用方法

1. 设置目标函数：选择内置测试函数或输入自定义函数句柄
2. 定义变量空间：指定变量维度及对应的取值范围上下界
3. 配置算法参数：设置种群规模、迭代次数、信息素相关参数等
4. 可选初始解：支持热启动方式输入初始解加速收敛
5. 设定收敛条件：配置最大迭代次数或精度阈值作为停止条件
6. 运行与分析：执行优化并查看最优解、收敛曲线等可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 推荐内存4GB以上（针对高维问题）
• 需要安装MATLAB基本绘图工具箱

文件说明

主程序文件整合了完整的算法流程控制功能，包括问题初始化设置、蚁群算法核心迭代循环、收敛条件判断与结果输出处理。具体实现了参数解析与验证、种群初始化、信息素更新机制、自适应参数调整策略、最优解追踪记录以及多种可视化图形的生成与导出能力。