MATLAB粒子群优化算法工具箱（PSO Toolbox for Global Optimization）

资 源 简 介

该工具箱提供完整的粒子群优化算法实现，支持单目标及多目标函数的全局极值求解，包含标准PSO及其改进变体（如自适应权重PSO、混合PSO等），并集成约束处理机制，助力高效优化计算。

详 情 说 明

MATLAB粒子群优化算法工具箱（PSO Toolbox for Global Optimization）

项目介绍

本工具箱提供完整的粒子群优化算法实现，支持用户求解单目标及多目标函数的全局极值问题。基于MATLAB平台开发，集成了标准PSO算法及其多种改进变体，具备约束处理、并行计算和可视化监控等核心功能，适用于科研、教学和工程优化场景。

功能特性

• 算法多样性：支持标准PSO、自适应权重PSO、混合PSO等多种改进算法
• 约束处理能力：可处理等式与不等式约束优化问题
• 边界条件策略：内置多种边界处理机制（反射、吸收、周期边界等）
• 高性能计算：支持并行计算加速大规模种群优化过程
• 可视化监控：实时显示收敛曲线、粒子轨迹等优化过程图表
• 评估模块：包含基准测试函数库和算法性能统计分析工具

使用方法

基本调用格式

[最优解, 最优值, 收敛历史, 种群轨迹, 算法状态, 可视化图表] = ... main(目标函数句柄, 变量维度, 边界约束, 算法参数, 约束条件, 初始种群);

输入参数说明

1. 目标函数句柄（必选）：需优化的单目标或多目标函数
2. 变量维度（必选）：优化问题的搜索空间维度
3. 边界约束（可选）：变量取值范围矩阵[n×2]，默认无边界约束
4. 算法参数（可选）：种群规模、迭代次数、惯性权重等参数结构体
5. 约束条件（可选）：非线性约束函数句柄
6. 初始种群（可选）：自定义初始粒子位置矩阵

输出结果说明

1. 最优解：找到的全局最优解向量
2. 最优值：目标函数在最优解处的函数值
3. 收敛历史：每次迭代的最优值记录向量
4. 种群轨迹：所有粒子的最终位置矩阵
5. 算法状态：包含收敛状态、迭代次数等信息的结构体
6. 可视化图表：收敛曲线图、粒子分布图等图形句柄

应用示例

% 求解Rosenbrock函数最小值 fun = @(x) (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2; dim = 2; bounds = [-5,5; -5,5]; [best_x, best_fval, history] = main(fun, dim, bounds);

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 优化工具箱（推荐）
• 并行计算工具箱（如需使用并行加速功能）

文件说明

主程序文件整合了粒子群优化算法的完整流程控制，包括种群初始化、粒子位置更新、适应度评估、约束处理、收敛判断等核心计算环节，同时负责算法参数配置、并行计算调度以及结果可视化输出等功能模块的协调运作。该文件通过模块化设计实现了多种PSO变体的统一接口，为用户提供灵活的参数定制和扩展能力。