MATLAB PSO工具箱：优化计算与测试平台

资 源 简 介

该MATLAB工具箱集成了hiddenutils、nnet和testfunctions三大模块，提供完整的粒子群优化（PSO）算法实现。支持非线性优化、神经网络训练及多种测试函数，便于算法研究与性能评估。

详 情 说 明

MATLAB PSO工具箱优化计算与测试平台

项目介绍

本项目是一个功能完整的粒子群优化（PSO）算法工具箱，集成了hiddenutils、nnet和testfunctions三大核心模块。工具箱提供了多种优化算法的实现与测试功能，适用于非线性优化问题求解、神经网络参数训练以及复杂函数极值分析等场景。内置详细的中文安装与使用说明，帮助用户快速部署并进行各类优化计算实验。

功能特性

• 多算法支持：实现标准PSO及其变种算法，满足不同优化需求
• 神经网络训练：集成专用模块支持神经网络权值与阈值优化
• 测试函数库：包含多种标准测试函数，便于算法性能验证与对比
• 参数调优：提供完整的算法参数设置接口，支持惯性权重、学习因子等参数调整
• 可视化分析：自动生成收敛曲线图，直观展示优化过程
• 性能评估：输出适应度历史记录和算法性能分析报告

使用方法

基本优化流程

1. 定义目标函数（函数句柄形式）
2. 设置优化参数（种群规模、迭代次数、约束条件等）
3. 调用优化主函数执行计算
4. 获取最优解及收敛数据分析结果

神经网络训练

1. 准备训练数据集（输入样本和对应标签）
2. 配置网络结构参数
3. 使用PSO算法优化网络参数
4. 评估训练后的网络性能

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 推荐内存：4GB以上
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox（神经网络功能）

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心调度功能，包括优化算法选择与参数初始化、目标函数处理与适应度评估、迭代过程控制与收敛判断、结果数据收集与可视化输出以及性能指标计算与报告生成。该文件作为整个工具箱的入口点，协调各模块协同工作，为用户提供统一的优化计算接口。