MATLAB实现蝗虫优化算法(GOA)的多维函数优化系统

资 源 简 介

本项目基于蝗虫群体智能行为设计GOA优化算法，通过吸引-排斥平衡策略实现高维连续空间全局优化。系统提供种群动态可视化、收敛曲线分析及参数调优功能，适用于复杂数学模型的优化求解。

详 情 说 明

基于蝗虫优化算法（GOA）的多维函数优化系统

项目介绍

本项目实现了一种基于自然界蝗虫群体觅食行为设计的智能优化算法。通过模拟蝗虫个体间的社会交互机制（吸引-排斥平衡策略），系统能够在高维连续搜索空间中进行高效的全局优化搜索。该系统不仅提供了核心优化功能，还集成了可视化种群动态演化过程、收敛曲线分析和参数敏感性测试等辅助分析模块，可广泛应用于工程优化、机器学习参数调优等多个领域。

功能特性

• 智能优化核心：采用蝗虫位置更新机制，基于自适应引力平衡方程实现全局搜索
• 动态调节策略：集成密度递减因子动态调节技术，平衡算法探索与开发能力
• 边界约束处理：运用镜像反射法有效处理搜索边界约束问题
• 多维优化支持：支持高维连续空间优化问题求解
• 可视化分析：提供种群动态演化过程的可视化展示，包括二维/三维搜索轨迹动画
• 性能评估：包含收敛曲线分析和算法鲁棒性指标计算模块
• 参数敏感性测试：支持算法关键参数的敏感性分析与调优

使用方法

输入参数配置

1. 目标函数：设置需优化的目标函数句柄（数学表达式或黑箱函数）
2. 搜索空间：定义问题维度及各维度的边界约束条件
3. 算法参数：配置种群规模、最大迭代次数、初始引力系数等算法参数
4. 精度要求：设定收敛阈值或最大运行时间等终止条件

输出结果

• 全局最优解（n维决策变量向量）
• 最优适应度值（标量目标函数值）
• 收敛历程数据（各代最优适应度记录矩阵）
• 种群动态可视化图表
• 算法性能分析报告（包含收敛速度、鲁棒性等指标）

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 支持MAT图形绘制功能的操作系统
• 推荐内存：4GB及以上（针对高维优化问题）
• 需安装MATLAB基础工具包及图形处理相关组件

文件说明

主程序文件实现了蝗虫优化算法的核心执行流程，包括算法参数初始化、种群位置更新、适应度评估、边界约束处理以及可视化分析等功能。该文件整合了密度递减因子动态调节策略和镜像反射边界处理技术，通过迭代优化过程寻找全局最优解，并生成收敛曲线和种群动态演化图等分析结果。