MATLAB实现的三种粒子群优化算法性能对比分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了遗传粒子群（GPSO）、混沌粒子群（CPSO）和基本粒子群（PSO）三种优化算法的对比分析。用户可指定测试函数，系统将自动运行并记录迭代过程中的最优适应度值，为算法性能评估提供直观数据支持。

详 情 说 明

基于遗传粒子群、混沌粒子群与基本粒子群优化算法的性能对比分析系统

项目介绍

本项目实现了一个用于对比分析三种改进粒子群优化算法性能的系统。系统集成了基本粒子群优化算法（PSO）、遗传粒子群混合算法（GPSO）和混沌粒子群优化算法（CPSO），能够针对用户指定的测试函数进行性能测试，通过可视化收敛曲线和数值结果对比，直观展示各算法在收敛速度与求解精度方面的差异，为优化算法的选择提供科学依据。

功能特性

• 多算法集成：同时实现PSO、GPSO、CPSO三种优化算法
• 灵活测试函数支持：支持标准测试函数（如球函数、Rastrigin函数等）的用户自定义输入
• 参数可配置：种群规模、迭代次数、算法参数均可根据需求调整
• 可视化分析：自动生成收敛曲线对比图，直观展示算法性能差异
• 量化结果输出：提供最优解、适应度值、收敛迭代次数等关键指标的数值对比
• 性能分析报告：自动生成算法对比分析总结，突出遗传与混沌策略的性能提升效果

使用方法

1. 设置测试函数：指定需要测试的目标函数句柄，如@sphere或@rastrigin
2. 配置算法参数：

- 设置种群规模（默认50个粒子） - 设定最大迭代次数（默认100次） - 调整算法特定参数（惯性权重、学习因子、变异概率等，可使用默认值）

1. 运行对比分析：执行主程序，系统将自动运行三种算法并记录迭代过程
2. 查看结果：

- 收敛曲线对比图：展示三种算法随迭代次数的最优适应度变化 - 数值结果表格：列出各算法的关键性能指标 - 分析报告：简要总结算法性能差异及改进策略效果

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 支持MATLAB基本绘图功能
• 无需额外工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括三种优化算法的完整实现逻辑、测试函数的统一接口管理、迭代过程的实时数据记录、收敛曲线的自动绘制生成、性能指标的量化计算以及对比分析报告的文本输出。该文件通过模块化设计将算法执行、数据分析和结果展示有机结合，确保用户能够通过简单配置即可完成全面的算法性能对比。