MATLAB粒子群优化算法工具箱与教学资源包发布

资 源 简 介

本项目提供完整的粒子群优化算法实现，包括标准PSO、自适应权重变体及混合策略改进，附带实际应用案例与教学资源，助力算法学习与工程应用。

详 情 说 明

粒子群优化算法工具箱与教学资源包

项目介绍

本项目是一个完整的粒子群优化算法工具箱与教学资源包，提供从基础算法到高级应用的全面解决方案。工具箱采用MATLAB面向对象编程实现，包含标准PSO算法、多种改进变体以及丰富的应用案例，适用于教学演示、算法研究和工程优化等多个场景。

功能特性

• 完整算法实现：包含标准全局/局部版本粒子群优化算法
• 多种改进变体：自适应权重、混合策略等先进优化技术
• 标准测试函数库：Sphere、Rosenbrock、Rastrigin等经典测试函数
• 可视化分析工具：粒子运动轨迹动画、收敛过程动态展示
• 教学资源丰富：详细课件、算法说明文档和代码注释
• 工程应用案例：参数优化、路径规划等实际问题的解决方案

使用方法

基本调用流程

1. 定义目标函数（匿名函数或函数文件）
2. 设置优化参数（粒子数量、迭代次数、学习因子等）
3. 指定变量约束条件（搜索空间上下界）
4. 选择算法类型（标准PSO或改进变体）
5. 运行优化算法并获取结果

输出结果

• 最优解向量和适应度值
• 收敛曲线图和粒子运动动画
• 算法性能统计报告
• 详细优化结果文本文件

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形显示

文件说明

主程序文件实现了粒子群优化算法的核心调度功能，包括算法参数初始化、优化过程执行、结果可视化展示以及性能分析报告生成。该文件整合了工具箱中的所有关键模块，为用户提供统一的算法调用接口，支持不同类型的优化问题求解和多种结果输出格式。