MATLAB粒子群优化工具箱：智能搜索算法设计与实现

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的粒子群优化算法工具箱，包含标准算法架构、可自定义参数设置、多种测试函数支持以及实时粒子位置可视化功能。适用于优化问题研究与教学演示。

详 情 说 明

基于粒子群优化的智能搜索算法设计系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的粒子群优化（PSO）算法工具箱，提供标准粒子群算法的基础架构与优化功能。系统支持灵活的算法参数配置、多样化的测试函数选择，并具备实时可视化与收敛分析能力，可用于解决连续空间优化问题。

功能特性

• 标准算法实现：提供经典的粒子群优化算法基础框架
• 参数灵活调节：支持种群规模、迭代次数、惯性权重、学习因子等关键参数自定义设置
• 多目标函数支持：内置多种测试函数（如Sphere、Rosenbrock等），同时支持用户自定义目标函数
• 实时可视化：动态展示粒子位置分布及收敛过程，直观观察算法搜索行为
• 性能分析：提供收敛曲线绘制、最优解输出、运行统计等全面的性能评估功能

使用方法

输入参数配置

1. 算法参数：设置种群规模（整数）、最大迭代次数（整数）、惯性权重（浮点数）、学习因子（2维浮点数组）
2. 目标函数：指定函数句柄或表达式，需支持向量化运算
3. 搜索空间：定义每个维度的上下界（n×2浮点矩阵）
4. 收敛条件：设定容忍误差阈值或提前终止条件

输出结果

• 最优解：搜索空间中找到的全局最优解位置向量
• 最优值：目标函数在最优解处的函数值
• 收敛曲线：迭代过程中最优值的变化趋势图
• 算法统计：运行时间、迭代次数、收敛状态等性能指标
• 粒子轨迹：可选输出的粒子运动过程数据

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必备工具箱：无特殊要求（纯MATLAB实现）

文件说明

主程序文件实现了完整的粒子群优化算法流程控制，包含算法参数初始化、粒子群创建与更新、适应度评估、收敛条件判断等核心功能，同时负责协调可视化模块与结果输出模块的工作，确保算法执行过程的可观测性与结果准确性。