MATLAB实现的混沌映射多样性保持粒子群优化算法

资 源 简 介

本项目提供一种改进的混沌粒子群优化算法，针对无约束优化问题设计。通过混沌映射初始化种群并动态扰动粒子速度，有效避免早熟收敛，显著提升全局搜索能力与多样性保持。

详 情 说 明

基于混沌映射的多样性保持粒子群优化算法

项目介绍

本项目实现一种改进的混沌粒子群优化算法，专门针对无约束优化问题设计。算法通过引入混沌映射机制来初始化种群和更新粒子速度，有效避免早熟收敛问题。采用动态混沌扰动策略，在迭代过程中保持种群多样性，显著提高全局搜索能力。该算法支持多种测试函数验证，并提供完整的收敛曲线分析和多样性指标评估功能。

功能特性

• 混沌映射初始化技术：采用Logistic混沌序列生成初始种群，确保种群分布的均匀性和多样性
• 自适应混沌扰动速度更新：在速度更新过程中引入混沌扰动，避免陷入局部最优
• 种群多样性动态监测：实时计算种群多样性指标，根据指标变化动态调整搜索策略
• 多维度优化支持：支持任意维度的无约束优化问题求解
• 可视化分析工具：提供适应度收敛曲线、种群分布动态图（2维问题）和多样性指标变化图
• 性能评估指标：输出最优解、最优适应度值、收敛历程数据和运行时间统计

使用方法

基本调用方式

% 定义目标函数（支持向量化运算） objective_func = @(x) sum(x.^2); % 示例：Sphere函数

% 设置搜索空间参数 dim = 10; % 问题维度 lb = -100 * ones(1, dim); % 变量下界 ub = 100 * ones(1, dim); % 变量上界

% 配置算法参数 options.pop_size = 50; % 种群规模 options.max_iter = 1000; % 最大迭代次数 options.mu = 4.0; % Logistic映射参数μ options.w_range = [0.4, 0.9]; % 惯性权重范围 options.c1 = 2.0; % 个体学习因子 options.c2 = 2.0; % 社会学习因子

% 执行算法优化 [best_solution, best_fitness, convergence, diversity, time_elapsed] = ... chaotic_pso_main(objective_func, dim, lb, ub, options);

结果可视化

算法运行后自动生成以下分析图表：

• 适应度收敛曲线：展示最优适应度随迭代次数的变化
• 种群分布动态图（仅限2维问题）：可视化粒子在搜索空间中的分布演化
• 多样性指标变化图：显示种群多样性在整个优化过程中的变化趋势

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a或更高版本
• 必要工具箱：无特殊工具箱要求，仅需基础MATLAB环境

文件说明

主程序文件实现了算法的完整流程控制，包括参数初始化、种群混沌生成、迭代优化循环、多样性监测机制、结果记录与可视化输出等核心功能。该文件整合了混沌映射技术、粒子速度更新策略、适应度评估模块以及多样性保持机制，构成了算法的主要执行框架。