MATLAB粒子群优化算法工具箱：无约束优化问题的实现与性能比较

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的基础粒子群优化算法及其多种改进变体，支持自定义参数配置，可针对不同特征的无约束优化问题求解，并集成算法性能比较分析功能，评估收敛速度与精度等指标。

详 情 说 明

无约束优化问题的粒子群优化算法实现与性能比较研究

项目介绍

本项目针对无约束优化问题，实现了基础粒子群优化（PSO）算法及其多种改进变体，旨在系统地研究和比较不同算法在求解各类优化问题时的性能表现。项目提供了一个完整的算法测试与比较框架，用户可通过配置不同参数和问题，深入分析算法在收敛速度、精度、鲁棒性等方面的特性。

功能特性

• 算法实现丰富：包含经典粒子群算法及多种改进版本，如自适应权重PSO、带压缩因子的PSO、混合遗传操作的PSO等。
• 问题库支持：内置多种典型无约束优化测试函数（如Sphere、Rosenbrock、Rastrigin等），便于算法评估。
• 参数灵活配置：支持用户自定义种群规模、迭代次数、惯性权重、学习因子等关键参数。
• 性能全面分析：提供收敛曲线绘制、最优解精度统计、计算时间比较等多种性能评估手段。
• 结果可视化：支持优化过程动态展示、种群分布可视化及多算法对比报告生成。

使用方法

1. 定义优化问题：指定目标函数表达式或函数句柄，并设置搜索空间的维度和边界。
2. 设置算法参数：根据需求选择算法类型，配置粒子数量、最大迭代次数及算法特定参数（如惯性权重策略、学习因子等）。
3. 执行优化求解：运行程序进行优化计算，获取最优解及其目标函数值。
4. 查看分析结果：观察收敛过程曲线，查看性能统计指标，并可进行多算法对比分析。

系统要求

• 操作系统：Windows、Linux 或 macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存建议：不少于 4GB RAM（针对高维问题建议 8GB 以上）

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能，包括：算法选择与参数初始化、粒子群优化过程执行、收敛性能记录与可视化图形生成、多种算法并行测试与比较分析报告输出。该文件作为项目入口，协调各模块完成从问题定义到结果分析的全流程任务。