基于PSO的MATLAB智能优化参数配置工具箱

资 源 简 介

该MATLAB项目开发了一个PSO粒子群优化算法的参数自动配置工具箱，支持关键参数智能推荐与多种PSO变体算法，帮助用户快速实现优化问题的参数调优。

详 情 说 明

基于PSO的智能优化参数配置系统

项目介绍

本项目开发了一个基于粒子群优化（PSO）算法的参数自动配置工具箱。系统通过智能优化技术，为不同类型的PSO算法推荐关键参数的最佳配置方案，帮助用户克服手动调参的困难，提升优化算法的性能与效率。

功能特性

• 智能参数推荐：自动优化PSO算法的种群规模、惯性权重、学习因子等关键参数
• 多算法支持：兼容标准PSO、自适应PSO、混合PSO等多种变体算法
• 性能评估模块：系统化测试不同参数组合的优化效果，支持多指标评估
• 可视化分析：生成收敛曲线对比图、参数敏感性分析热力图等直观图表
• 自定义优化：支持用户根据具体问题定义优化目标和约束条件

使用方法

1. 输入配置：选择PSO算法类型，定义目标函数、变量维度和边界约束
2. 参数设置：指定各参数的搜索范围，设置性能评估指标和资源限制
3. 运行优化：启动系统进行参数自动配置优化
4. 结果分析：查看推荐的参数配置方案、性能评估报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 优化工具箱（Optimization Toolbox）
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件整合了系统核心功能，包括用户交互界面、算法调度引擎、参数优化流程控制、性能评估模块以及结果可视化生成。它负责协调整个参数配置优化过程，从数据输入、算法执行到最终结果输出的全链路管理。