MATLAB实现：模拟退火-粒子群混合优化算法系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了模拟退火与粒子群混合优化算法，结合两者优势解决复杂多峰函数优化问题。系统具有强全局搜索能力和快速收敛特性，支持用户自定义目标函数，有效避免局部最优解。

详 情 说 明

基于模拟退火-粒子群混合优化算法的快速收敛系统设计与实现

项目介绍

本项目实现了一种高效的混合优化算法，将模拟退火算法的全局搜索能力与粒子群算法的快速收敛特性相结合。系统专门针对复杂的多峰函数优化问题设计，能够有效避免局部最优解陷阱，同时显著提升收敛效率。程序提供灵活的自定义接口，用户可配置目标函数、算法参数和收敛条件，并支持实时可视化分析。

功能特性

• 混合算法核心: 结合模拟退火Metropolis准则与温度控制策略，以及粒子群速度-位置更新机制
• 自适应优化: 采用自适应权重调整与精英保留策略，平衡全局探索与局部开发能力
• 多函数支持: 兼容Rosenbrock、Ackley等标准测试函数，支持用户自定义目标函数
• 灵活配置: 可调节种群规模(20-100)、最大迭代次数(100-1000)、温度衰减系数(0.95-0.99)等参数
• 全面输出: 提供最优解向量、函数值、收敛过程数据及性能指标分析
• 可视化展示: 实时生成收敛曲线、三维收敛轨迹图和种群分布动态演示

使用方法

基本配置

设置目标函数句柄、搜索空间约束（变量维度、上下界范围）及算法参数（惯性权重、学习因子、温度参数）

运行流程

1. 初始化算法参数和种群位置
2. 执行混合优化迭代：

- 粒子群速度位置更新与邻域搜索 - 模拟退火Metropolis准则接受新解 - 自适应权重调整与温度衰减

1. 监控收敛条件，输出优化结果
2. 生成收敛分析报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 优化工具箱（用于基准函数对比）
• 图像处理工具箱（用于结果可视化）

文件说明

main.m文件作为系统的主入口点，集成实现了混合优化算法的完整工作流程。该文件包含算法参数初始化、种群生成、混合迭代优化核心逻辑、收敛条件判断与结果输出等功能模块，同时负责调用可视化组件展示收敛过程和分析结果。