MATLAB实现的PSO-GA混合自适应粒子群进化算法

资 源 简 介

本项目提供一种基于MATLAB的PSO-GA混合优化算法，融合粒子群优化的动态更新机制与遗传算法的进化策略，可自适应淘汰低效粒子并引入交叉变异操作，有效提升全局搜索能力与收敛效率。适用于复杂连续优化问题。

详 情 说 明

基于PSO-GA混合优化的自适应粒子群进化算法

项目介绍

本项目实现了一种创新的混合优化算法，将粒子群优化（PSO）与遗传算法（GA）的优势相结合。通过动态识别PSO迭代过程中效果较差的粒子，并对其施加GA的交叉和变异操作，有效提升了算法的全局搜索能力和收敛性能。该算法特别引入了自适应参数调整机制，能够根据粒子质量动态调整遗传操作强度，从而在保持种群多样性的同时避免早熟收敛。

功能特性

• 标准PSO框架：完整的粒子位置和速度更新机制
• 动态粒子评估：基于适应度阈值或排名识别效果较差粒子
• GA操作集成：支持单点交叉、算术交叉等多种交叉操作，以及高斯变异、均匀变异等变异操作
• 自适应参数调整：根据粒子质量动态调整交叉率和变异率
• 多样性保持：有效避免早熟收敛，增强全局搜索能力
• 完整输出记录：提供最优解、收敛曲线、种群进化历史等丰富输出信息

使用方法

基本调用方式

% 定义目标函数（示例：Rastrigin函数） objective_func = @(x) sum(x.^2 - 10*cos(2*pi*x) + 10);

% 设置搜索空间（2维变量，范围[-5.12, 5.12]） search_space = [-5.12, 5.12; -5.12, 5.12];

% 配置算法参数 params = struct(... 'population_size', 50, ... % 种群规模 'max_iterations', 100, ... % 最大迭代次数 'inertia_weight', 0.729, ... % PSO惯性权重 'learning_factors', [1.494, 1.494], ... % PSO学习因子 'crossover_rate_threshold', 0.8, ... % GA交叉率阈值 'mutation_rate_threshold', 0.1, ... % GA变异率阈值 'poor_particle_threshold', 0.3 ... % 较差粒子判定阈值（30%） );

% 运行混合优化算法 [best_solution, best_fitness, convergence_curve, population_history, stats] = ... main(objective_func, search_space, params);

高级使用选项

% 可选：提供初始种群 initial_population = rand(50, 2) * 10.24 - 5.12;

% 带初始种群的调用 [best_solution, best_fitness, convergence_curve, population_history, stats] = ... main(objective_func, search_space, params, initial_population);

输出参数说明

• best_solution: 找到的全局最优解向量（1×n数组）
• best_fitness: 最优解对应的目标函数值（标量）
• convergence_curve: 每次迭代的最优适应度变化曲线
• population_history: 各代粒子位置和适应度值的完整记录结构体
• stats: 运行时间、函数评估次数、收敛迭代次数等统计信息

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 软件环境: MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱: 仅需基础MATLAB功能，无需额外工具箱

文件说明

主程序文件实现了算法的核心流程控制，包括种群初始化、PSO迭代优化、粒子质量评估、自适应遗传操作执行、收敛判断等完整功能。该文件整合了参数配置、算法调度和结果输出的全过程，为用户提供统一的算法调用接口，同时确保混合优化策略的有效执行和性能监控。