MATLAB实现模拟退火混合粒子群优化算法(SA-PSO)

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现一种融合模拟退火机制的改进粒子群优化算法。通过在PSO迭代过程中引入Metropolis接受准则，有效增强算法跳出局部最优能力，提升全局搜索性能。包含完整算法实现与性能对比分析。

详 情 说 明

基于模拟退火机制的混合粒子群优化算法（SA-PSO）实现与性能分析

项目介绍

本项目实现了一种融合模拟退火策略的改进型粒子群优化算法（SA-PSO）。该算法在标准粒子群优化过程中引入模拟退火的Metropolis接受准则，通过在小范围内生成随机扰动位置，计算新旧位置的适应度差值，按照概率接受准则决定是否更新最优位置。该混合算法能够有效跳出局部最优解，提高全局搜索能力，显著改善优化效果并加速收敛过程。

功能特性

• 混合优化算法核心：结合PSO的群体智能搜索与SA的局部扰动机制
• 自适应参数调整：支持惯性权重、学习因子等参数的自适应调整策略
• 多维度基准测试：提供单峰/多峰基准测试函数库，支持高维优化问题
• 全面性能分析：包含收敛性能对比、参数敏感性实验等分析模块
• 结果可重复性：支持随机种子设置，确保实验结果的可重复验证

使用方法

基本配置

1. 定义目标函数句柄（支持自定义或使用内置基准函数）
2. 设置算法参数（种群规模、迭代次数、惯性权重等）
3. 配置模拟退火参数（初始温度、降温系数、温度阈值）
4. 指定搜索空间约束（变量维度、上下界限制）

运行流程

1. 初始化粒子群位置和速度
2. 执行混合优化迭代：

- 标准PSO位置更新 - SA扰动位置生成与Metropolis准则评估 - 自适应参数调整

1. 记录收敛过程数据
2. 输出优化结果与性能分析报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：≥4GB RAM（建议8GB以上用于高维问题）
• 存储空间：≥100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了算法的完整工作流程，包括参数初始化、混合优化迭代控制、收敛数据记录以及结果可视化输出。该文件整合了粒子群优化与模拟退火机制的核心逻辑，负责协调各功能模块的执行顺序，完成从问题配置到性能分析的全过程自动化处理。