MATLAB小生境粒子群优化算法教学演示系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现小生境粒子群优化算法（Niche PSO）的交互式教学演示系统，支持算法运行过程动态可视化，包含标准PSO对比、小生境划分演示和多峰函数优化测试模块，便于用户直观理解算法原理与性能。

详 情 说 明

基于小生境技术的粒子群优化算法教学演示系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的小生境粒子群优化算法（Niche PSO）教学演示系统，通过可视化方式直观展示算法运行全过程。系统集成了标准PSO算法对比模块、小生境划分动态演示模块和多峰函数优化测试模块，支持用户交互式调整参数并实时观察粒子在解空间中的运动轨迹和收敛过程，有助于深入理解小生境技术在维持种群多样性、避免早熟收敛方面的作用。

功能特性

• 算法对比分析：同步运行标准PSO与小生境PSO算法，直观比较两种方法的性能差异
• 动态可视化：实时显示粒子在二维/三维解空间中的运动轨迹和收敛过程
• 参数交互调整：支持在线调整种群规模、迭代次数、小生境半径等关键参数
• 多峰函数测试：内置Rastrigin、Ackley等多峰测试函数，验证算法多极值定位能力
• 性能指标输出：提供收敛代数、最优解精度、计算时间等量化评估指标
• 多样性监测：实时跟踪并展示种群多样性变化趋势

使用方法

1. 选择目标函数：从支持的测试函数库中选择优化目标（如Rastrigin、Ackley等）
2. 设置算法参数：

- 种群规模：20-100个粒子 - 最大迭代次数：100-1000代 - 小生境半径：0.1-1.0（控制子群划分粒度） - 收敛条件阈值：适应度变化容忍度

1. 配置搜索空间：设置2维或3维搜索空间便于可视化展示
2. 运行与观察：启动算法后，实时观察粒子运动、小生境划分过程及收敛曲线
3. 结果分析：查看找到的极值点坐标、适应度值及各项性能指标对比

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：最低4GB RAM（推荐8GB以上）
• 显示要求：支持图形界面显示，建议分辨率1280×720以上

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，承担了算法调度与可视化展示的核心功能，具体实现了用户交互界面控制、多峰测试函数调用、小生境粒子群优化算法执行流程管理、实时动画生成与更新、性能指标计算与对比分析等关键任务，确保整个演示系统的协调运行和教学效果的直观呈现。