基于自然选择机制的改进型粒子群优化算法MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供一种融合自然选择机制的改进PSO算法MATLAB代码，通过优胜劣汰策略增强全局搜索能力。支持自适应种群初始化与动态速度调整，有效平衡局部开发与全局探索，适用于复杂优化问题求解。

详 情 说 明

基于自然选择机制的改进型粒子群优化算法

项目介绍

本项目实现了一种融合自然选择机制的改进粒子群优化算法（Natural Selection-based PSO），通过引入优胜劣汰策略增强传统PSO的全局搜索能力。该算法在保持PSO原有优势的基础上，通过定期淘汰适应度差的粒子并生成新粒子，有效避免了早熟收敛问题，显著提升了算法的全局优化性能。

功能特性

• 自适应种群初始化：根据搜索空间自动调整粒子初始分布
• 动态参数调整：平衡局部开发和全局探索的权重系数
• 自然选择机制：定期淘汰低适应度粒子并生成新个体
• 实时最优解追踪：记录全局最优解及其收敛轨迹
• 灵活的函数支持：支持用户自定义目标函数和参数配置
• 可视化分析：提供收敛曲线和算法性能统计

使用方法

基本配置

% 设置算法参数 popsize = 50; % 种群规模 c1 = 2.0; c2 = 2.0; % 学习因子 max_velocity = 0.5; % 最大速度限制 gen = 100; % 最大迭代次数 x_range = [-5, 5]; % x搜索范围 y_range = [-5, 5]; % y搜索范围

% 定义目标函数（以Rastrigin函数为例） objective_func = @(x,y) 20 + (x.^2 - 10*cos(2*pi*x)) + (y.^2 - 10*cos(2*pi*y));

运行算法

% 执行优化算法 [gbest_x, gbest_y, best_fitness, best_in_history] = main(popsize, c1, c2, max_velocity, gen, x_range, y_range, objective_func);

结果输出

算法返回：

• gbest_x, gbest_y：全局最优解坐标
• best_fitness：最优适应度值
• best_in_history：历代最优解变化轨迹
• 自动生成收敛曲线可视化图形
• 控制台输出运行统计信息（迭代次数、执行时间等）

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 支持MATLAB基础绘图功能
• 无需额外工具箱支持

文件说明

主程序文件实现了完整的改进型粒子群优化算法流程，包含种群初始化、粒子速度位置更新、适应度评估、自然选择淘汰机制、最优解追踪等核心功能模块，并负责算法参数配置、迭代过程控制以及结果可视化输出。