MATLAB改进多目标粒子群优化算法工具箱

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了一种改进的多目标粒子群优化算法，通过自适应权重调整、精英保留策略和外部存档机制，显著提升解的收敛性与多样性。适用于经典多目标测试函数求解，为复杂优化问题提供高效工具。

详 情 说 明

基于改进多目标粒子群算法的多目标优化求解器

项目介绍

本项目实现了一种改进的多目标粒子群优化算法，专门用于求解复杂的多目标优化问题。该算法在传统多目标粒子群算法基础上，引入了自适应权重调整、精英保留策略和外部存档机制等关键技术，显著提升了算法在收敛速度和解集分布多样性方面的性能。系统内置了多种经典多目标测试函数，用户可通过简单修改目标函数定义即可快速应用于实际工程优化问题。

功能特性

• 改进的算法框架：采用自适应惯性权重调整策略，平衡全局探索与局部开发能力
• 精英保留机制：确保优秀个体在迭代过程中不被丢失，提高收敛精度
• 外部存档管理：基于拥挤距离的多样性保持技术，保证Pareto前沿的均匀分布
• 丰富的测试函数：支持ZDT系列、KUR、SCH等经典多目标测试问题
• 全面的输出分析：提供Pareto最优解集、收敛曲线、多样性指标等多项性能评估

使用方法

基本调用流程

1. 定义目标函数：修改或自定义f1和f2两个目标函数的函数句柄
2. 设置问题参数：指定决策变量维度、变量上下界约束条件
3. 配置算法参数：设置种群规模、最大迭代次数、惯性权重范围等
4. 选择测试问题（可选）：通过标识符调用内置经典测试函数
5. 运行求解器：执行算法并获取优化结果

输出结果

• Pareto最优解集（决策空间）
• Pareto前沿分布（目标空间）
• 算法收敛性能曲线
• 解集多样性度量指标
• 运行时间统计与收敛代数分析

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于大规模问题求解）

文件说明

主程序文件实现了算法的核心流程控制，包括参数初始化、种群进化迭代、外部存档更新、收敛性能监控以及结果可视化输出等功能模块。该文件整合了自适应权重调整、精英保留策略和多样性保持等关键技术，为用户提供完整的优化求解流程。